Questions marquées «cc.complexity-theory»

P versus NP et autres calculs liés aux ressources.

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La dérandomisation de classes légèrement non uniformes, par exemple BPP / linéaire, a-t-elle été étudiée?
Par BPP / linéaire, je me réfère aux machines BPP avec conseil linéaire, qui remplissent la promesse quand on leur donne le conseil "correct", et la dérandomisation devrait nous donner, disons, un algorithme P / linéaire ou (SUBEXP / linéaire). Si nous utilisons des hypothèses non uniformes, je pense que …
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Quelles sont les preuves que ?
Quelles sont les preuves que ?coRP≠NPcoRP≠NPcoRP \neq NP coRPcoRPcoRP est la classe de langues pour laquelle il existe une machine de Turing probabiliste qui fonctionne en temps polynomial et répond toujours Oui sur une entrée appartenant à la langue et répond Non avec une probabilité d'au moins la moitié sur …
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Candidats naturels pour NP-E et E-NP
On sait depuis le début des années 70 que NPNP{\bf NP} et E=DTIME(2O(n))E=DTIME(2O(n)){\bf E}=DTIME(2^{O(n)}) ne sont pas égaux (carEE{\bf E} n'est pas fermé par des réductions de plusieurs un en temps polynomial, en revanche à NPNP{\bf NP} ). Pour autant que je sache, cependant, il est toujours possible de savoir …
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La complexité de Kolmogorov des tables de vérité du problème d'arrêt est-elle connue de manière asymptotique?
Soit HA L TnHALTnHALT_n la chaîne de longueur 2n2n2^n correspondant à la table de vérité du problème d'arrêt pour les entrées de longueur nnn . Si la séquence des complexités de Kolmogorov K( HA L Tn)K(HALTn)K(HALT_n) était O ( 1 )O(1)O(1) , alors l'une des chaînes de conseil serait utilisée …
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Quelle est la relation conjecturée entre les langues P (PTime) et de type 1 (contextuelles)?
P⊆ CSLP⊆CSLP\subseteq CSLP⊈ CSLP⊈CSLP\not\subseteq CSL PPP est l'ensemble de tous les langages décidables en temps polynomial sur une machine de Turing déterministe, et CSLCSLCSL est la classe des langages contextuels, connue pour être équivalente à , les langages décidés par des automates linéaires.NSPA CE( O ( n ) )NSPACE(O(n))NSPACE(O(n)) Pour …
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