Иерархии по времени для некоторых классов эвристик, алгоритмов с подсказкой, криптографических примитивов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат физико-математических наук Первышев, Константин Вячеславович
- Специальность ВАК РФ05.13.17
- Количество страниц 91
Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Первышев, Константин Вячеславович
1 Введение
1.1 Иерархии по времени для эвристических алгоритмов
1.1.1 Постановка задачи
1.1.2 Результаты.
1.2 Иерархии по времени для алгоритмов с подсказкой
1.2.1 Постановка задачи
1.2.2 Результаты.
1.3 Иерархии по времени для криптографических примитивов
1.3.1 Постановка задачи
1.3.2 Результаты.
1.4 Обзор литературы.
2 Предварительные сведения
2.1 Модели вычислений синтаксические и семантические
2.2 Примеры вычислительных моделей
2.2.1 Недетерминированные машины.
2.2.2 Вероятностные машины.
2.2.3 Однораундовые игры.
2.3 Эвристические алгоритмы
2.4 Алгоритмы с подсказкой
2.5 Метод отложенной диагонализации.
2.5.1 Нумерация вычислительных машин.
2.5.2 Доказательство иерархии для NP.
3 Иерархии по времени для эвристических алгоритмов
3.1 Конструкция одного семейства графов-миксеров.
3.1.1 Графы-расширители.
3.1.2 Лемма о перемешивании.
3.1.3 Графы-миксеры.
3.2 Иерархия для эвристик из NP
3.3 Иерархия для эвристик из ВРР.
3.4 Иерархия для эвристик из МА.
3.5 Некоторые обобщения
3.6 Открытые вопросы
4 Иерархии по времени для алгоритмов с подсказкой
4.1 Иерархия для алгоритмов из ZPP с подсказкой.
4.2 Уплотнение иерархии.
4.3 Некоторые обобщения
5 Иерархии по времени для криптографических примитивов
5.1 Односторонние функции
5.2 Одна лемма об односторонних функциях.
5.3 Иерархия функций по времени обращения
5.4 Доказательство иерархии.
5.5 Обобщения и открытые вопросы.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Теоретические основы информатики», 05.13.17 шифр ВАК
Сложность эвристических вычислений и интерактивных протоколов2016 год, кандидат наук Кноп, Александр Анатольевич
Сложность в среднем случае вероятностных вычислений с ограниченной ошибкой2009 год, кандидат физико-математических наук Ицыксон, Дмитрий Михайлович
Новые конструкции криптографических примитивов, основанные на полугруппах, группах и линейной алгебре2009 год, кандидат физико-математических наук Николенко, Сергей Игоревич
Сложность решения задачи выполнимости булевых формул алгоритмами, основанными на расщеплении2014 год, кандидат наук Соколов, Дмитрий Олегович
Комбинаторные методы в теории колмогоровской сложности с ограничением на ресурсы2014 год, кандидат наук Мусатов, Даниил Владимирович
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Иерархии по времени для некоторых классов эвристик, алгоритмов с подсказкой, криптографических примитивов»
Вопрос о том, дает ли большее количество вычислительных ресурсов возможность решать более трудные задачи, способствовал развитию теоретической информатики в начале 60-х годов. В одной из самых первых работ по вычислительной теории сложности Ю. Хартманис и Р. Стирнс [16] доказали наличие иерархии детерминированных алгоритмов по времени: существует язык, который может быть распознан некоторым детерминированным алгоритмом за время 0(nfc+e), но не может быть распознан никаким детерминированным алгоритмом за время 0(пк). Иными словами, чуть большее количество времени в самом деле позволяет решать более сложные задачи.
За детерминированными алгоритмами настал черед других вычислительных моделей. Так, в начале 70-х годов С. Кук [7] первым показал, что иерархия по времени существует также и для недетерминированных алгоритмов. Несколькими годами позже, Дж. Сейферас, М. Фишер и А. Мей-ер [22] предложили альтернативное доказательство иерархии по времени для недетерминированных алгоритмов. Однако, классической стала работа [28], в которой С. Жак для доказательства этой иерархии применил технику, получившую в дальнейшем название "отложенная диаго-нализация". Отметим, что эта техника позволяет доказать иерархию по времени не только для недетерминированных машин, но и для практически любой иной синтаксической модели вычислений.
Коротко поясним различие между синтаксическими и семантическими моделями вычислений. В любой синтаксической модели существует процедура, способная по описанию машины определить принадлежность этой машины к данной модели. В моделях же семантических подобная проверяющая процедура отсутствует, что вызвано наличием в семантических моделях требований, предъявляемых к поведению машин (например, вероятностная машина не должна превышать ограничение на вероятность ошибки). Выполнимость подобных семантических требований обыно невозможно проверить по описанию машины.
Вопрос о существовании иерархий по времени в семантических моделях остается открытым уже несколько десятков лет. Интерес к этому вопросу объясняется тем, что различные типы вероятностных алгоритмов задаются именно семантическими моделями. Среди наиболее распространенных семантических моделей можно выделить вероятностные алгоритмы с ограниченной двусторонней ошибкой, с ограниченной односторонней ошибкой и без ошибки (последним, однако, позволено с некоторой вероятностью не выдавать ответ). Эти классы алгоритмов широко распространены на практике, но ни для одного из них существование иерархии по времени не доказано.
В последние годы предметом рассмотрения стали алгоритмы с подсказкой, являющиеся промежуточным вариантом между машинами Тьюринга и вычислительными схемами. В серии работ [5, 8, 10], авторами которых являются Б. Барак, JI. Фортноу, Р. Сантанам и JI. Тревисан, был получен следующий результат. Иерархия по времени существует для вероятностных алгоритмов с ограниченной двусторонней ошибкой, пользующихся одним битом подсказки (один и тот же бит подсказки ап дается вместе с каждым входом длины п). В тех же работах было показано существование иерархии для вероятностных алгоритмов с односторонней ошибкой и одним битом подсказки. Статья [10] в качестве открытого вопроса указывает существование иерархии для алгоритмов с одним битом подсказки в других семантических моделях, в частности, в модели вероятностных алгоритмов без ошибки.
Помимо алгоритмов с подсказкой, последние исследования затрагивают существование иерархии для эвристических алгоритмов. Эвристические алгоритмы — это такие алгоритмы, которые решают задачу правильно на большинстве входов, но могут ошибаться на небольшой доле входов. Л. Фортноу и Р. Сантанам в работе [8] показали наличие иерархии по времени для вероятностных эвристических алгоритмов с ограниченной двусторонней ошибкой. Аналогичный результат верен и для квантового аналога указанного класса эвристических алгоритмов.
В обзорной статье [9] те же авторы в качестве открытого оставляют вопрос о существовании иерархий для эвристических алгоритмов в прочих семантических моделях (например, для эвристик в модели однора-ундовых игр), а также в некоторых синтаксических моделях (таких как недетерминированные эвристические алгоритмы).
Похожие диссертационные работы по специальности «Теоретические основы информатики», 05.13.17 шифр ВАК
Алгоритмы ускорения планирования траекторий выполнения программ при направленном тестировании2021 год, кандидат наук Щербаков Андрей Сергеевич
Нижние оценки и вопросы оптимальности для систем доказательств2022 год, доктор наук Ицыксон Дмитрий Михайлович
Двухуровневые модели размещения и ценообразования: вычислительная сложность и методы решения2020 год, доктор наук Плясунов Александр Владимирович
Исследование оптимизационных моделей сетей сбора и передачи данных при ресурсных ограничениях2013 год, кандидат наук Плотников, Роман Викторович
Информационная технология минимизации функционалов, ассоциированных с задачей выполнимость2009 год, кандидат физико-математических наук Хныкин, Иван Геннадьевич
Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Первышев, Константин Вячеславович, 2007 год
1. Левин . Универсальные Задачи Перебора // Проблемы Передачи Информации. — 1973. — Т. 9, № 3. — С. 265-266.
2. Algebraic methods for interactive proof systems / C. Lund, L. Fort-now, H. Karloff, N. Nisan // Journal of the ACM. — 1992. — Vol. 39, no. 4. — Pp. 859-868.
3. Almost-everywhere complexity hierarchies for nondeterministic time / E. AHender, R. Beigel, U. Hertrampf, S. Homer// Theoretical Computer Science. — 1993. — Vol. 115, no. 2. — Pp. 225-241.
4. Arora S., Safra S. Probabilistic checking of proofs: A new characterization of NP // Journal of ACM. — 1998. — Vol. 45, no. 1. — Pp. 70122.
5. Barak B. A probabilistic-time hierarchy theorem for "slightly nonuniform" algorithms // International Workshop on Randomization and Approximation Techniques in Computer Science. — LNCS, 2002. — Pp. 194-208.
6. Cai J.-I., Nerurkar A., Sivakumar D. Hardness and hierarchy theorems for probabilistic quasi-polynomial time // ACM Symposium onTheory of Computing. — 1999. — Pp. 726-735.
7. Cook S. A hierarchy for nondeterministic time complexity // Journal of Computer and System Sciences. — 1973. — Pp. 343—353.
8. Fortnow L., Santhanam R. Hierarchy theorems for probabilistic polynomial time // IEEE Symposium on Foundations of Computer Science. — 2004. — Pp. 316-324.
9. Fortnow Lv Santhanam R. Recent work on hierarchies for semantic classes // SIGACTNews. — 2006. — Vol. 37, no. 3.
10. Fortnow Lv Santhanam R., Trevisan L. Hierarchies for semantic classes // ACM Symposium on Theory of Computing. — 2005. — Pp. 348-355.
11. Gaber O., Galil Z. Explicit construction of linear size superconcen-trators // Journal of Computer and System Sciences. — 1981.— Vol. 22.
12. Goldreich O. Foundations of Cryptography: Volume 1, Basic Tools. — Cambridge University Press, 2001.
13. Goldreich O., Sudan M., Trevisan L. From logarithmic advice to single-bit advice // Electronic Colloquium on Computational Complexity, technical reports. — 2004. — 4 pp.
14. Goldreich O., Wigderson A. On pseudorandomness with respect to deterministic observers // Proceedings of the satellite workshops of the 27th ICALP. — 2000.
15. Grigoriev D., Hirsch E. A., Pervyshev K. Time hierarchies for cryptographic function inversion with advice // PDMI Preprints. — No. 20, — 2006,— 14 pp.
16. Hartmanis J., Stearns R. On the computational complexity of algorithms // Transactions of the American Mathematical Society. — 1965. — Vol. 117. — Pp. 285-306.
17. Hennie F., Stearns R. Two-tape simulation of multitape Turing machines//Journal of the ACM.— 1966. — Vol. 13.
18. Hoory S., Linial N., Wigderson A. Expander graphs and their applications // Bulletin of the American Mathematical Society. — 2006, — Vol.43.
19. Karpinski M., Verbeek R. Randomness, provability, and the separation of monte carlo time and space // Computation Theory and Logic / Ed. by E. Borger. — Springer, 1987. — Vol. 270 of LNCS. — Pp. 189207.
20. Pervyshev K. Time hierarchies for computations with a bit of advice // Electronic Colloquium on Computational Complexity. — No. 54. — 2005,— 13 pp.
21. Pervyshev K. On heuristic time hierarchies // IEEE Conference on Computational Complexity. — IEEE Computer Society, 2007. — Pp. 347-358.
22. Seiferas J., Fischer M., Meyer A. Separating nondeterministic time complexity classes // Journal of the ACM. — 1978. — Vol. 25. — Pp. 146-167.
23. Shamir A. IP = PSPACE // Journal of the ACM. — 1992. — Vol. 39, no. 4. — Pp. 869-877.
24. Trevisan L. List-decoding usingthe XOR lemma // IEEE Symposium on Foundations of Computer Science. — 2003. — Pp. 126—135.
25. Wilber R. Randomness and the density of hard problems // IEEE Symposium on Foundations of Computer Science. — 1983.
26. ZakS. A Turing machine time hierarchy// Theoretical Computer Science. — 1983. — Pp. 327-333.
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.