Questions marquées «derandomization»

Chaque algorithme aléatoire peut être simulé par un algorithme déterministe, au détriment d'une augmentation exponentielle du temps d'exécution. La dérandomisation consiste à convertir des algorithmes aléatoires en algorithmes déterministes efficaces.

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Algorithmes randomisés utilisant une pile
J'ai développé une nouvelle technique de dérandomisation qui vise des algorithmes randomisés récursifs (ou) plus généralement des algorithmes randomisés qui utilisent une pile. Malheureusement, je n'ai pas pu trouver d'algorithmes aléatoires naturels pour appliquer mes techniques. Les chaînes de Markov récursives et les grammaires stochastiques sont très proches de ce …
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Sur la dérandomisation des tests d'identité polynomiale
Dans les tests d'identité polynomiale, nous recherchons un algorithme déterministe pour déduire l'égalité de deux polynômes . Dérandomiser des algorithmes randomisés efficaces connus et produire un algorithme déterministe efficace est un problème ouvert important. Existe-t-il un problème complet pour PIT afin que la dérandomisation des tests d'identité pour cette classe …
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Peut-on construire une permutation indépendante k-sage sur [n] en utilisant uniquement le temps et l'espace constants?
Soit k > 0k>0k>0 une constante fixe. Etant donné un entier nnn , nous voulons construire une permutation σ∈ Snσ∈Sn\sigma \in S_n telle que: La construction utilise un temps et un espace constants (c'est-à-dire que le prétraitement prend un temps et un espace constants). Nous pouvons utiliser la randomisation. Étant …
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Quels sont les résultats sur les algorithmes qui estiment les polynômes sur un ensemble donné de points?
Il semble y avoir de nombreux algorithmes randomisés pour les tests d'identité polynomiale, vérifiant si un polynôme donné est nul ou non. Y a-t-il des résultats d'algorithmes qui font une sorte d'estimation des polynômes sur un ensemble spécifique de points? Cela pourrait être, par exemple, une approximation pour quelle fraction …
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Manière uniforme de quantifier la «ramification» dans le calcul non déterministe, probabiliste et quantique?
Le calcul d'une machine de Turing non déterministe (NTM) est bien connu pour être représentable comme un arbre de configurations, enraciné à la configuration de départ. Toute transition dans le programme est représentée par un lien père-enfant dans cet arbre. Des arbres similaires peuvent également être construits pour visualiser également …
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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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