Сложность схемы - Circuit complexity

Пример булевой схемы. В узлы И ворота, то узлы ИЛИ ворота, а узлы НЕ ворота

В теоретическая информатика, сложность схемы это филиал теория сложности вычислений в котором Логические функции классифицируются по размеру или глубине Булевы схемы которые их вычисляют. Связанное с этим понятие - схемная сложность рекурсивный язык это приняли решение по униформа семейство схем (см. ниже).

Доказательство нижних границ размера булевых схем, вычисляющих явные булевы функции, является популярным подходом к разделению классов сложности. Например, видный класс цепи П / поли состоит из булевых функций, вычислимых схемами полиномиального размера. Доказывая, что отделит п и НП (см. ниже).

Классы сложности определенные в терминах логических схем включают AC0, AC, TC0, NC1, NC, и П / поли.

Размер и глубина

Логическая схема с ввод биты это ориентированный ациклический граф в котором каждый узел (обычно называемый ворота в этом контексте) является либо входным узлом в степени 0 помечено одним из входные биты, И ворота, ИЛИ ворота, или НЕ ворота. Один из этих ворот обозначается как выходной. Такая схема естественным образом вычисляет функцию своего входы. Размер схемы - это количество элементов, которые она содержит, а ее глубина - это максимальная длина пути от входного элемента до выходного элемента.

Существует два основных понятия сложности схемы (они описаны в Sipser (1997).[1]:324). В схемотехническая сложность булевой функции это минимальный размер любых схемных вычислений . В сложность схемы булевой функции это минимальная глубина любых схемных вычислений .

Эти понятия обобщаются, если рассматривать сложность схемы любого языка, который содержит строки с разной длиной в битах, особенно бесконечные. формальные языки. Однако логические схемы допускают только фиксированное количество входных битов. Таким образом, ни одна логическая схема не способна определить такой язык. Чтобы учесть эту возможность, рассматриваются семейства схем где каждый принимает вводы размера . Каждое семейство схем естественным образом генерирует язык по схемам. вывод когда длина строка является членом семьи, и в противном случае. Мы говорим, что семейство схем размер минимальный если нет другого семейства, которое принимает решение о вводе любого размера, , с контуром меньшего размера, чем (соответственно для глубина минимальная семьи). Таким образом, сложность схемы имеет значение даже для нерекурсивные языки. Понятие о однородная семья (см. ниже) позволяет связать варианты сложности схемы с мерами сложности рекурсивных языков на основе алгоритмов. Тем не менее, неоднородный вариант полезен для определения нижней границы того, насколько сложным должно быть любое семейство схем, чтобы выбрать данные языки.

Следовательно схемотехническая сложность формального языка определяется как функция , который относится к битовой длине ввода, , к схемной сложности минимальной схемы который решает, находятся ли входы такой длины в . В сложность схемы определяется аналогично.

Единообразие

Булевы схемы - один из ярких примеров так называемых неоднородных модели вычислений в том смысле, что входы разной длины обрабатываются разными схемами, в отличие от унифицированных моделей, таких как Машины Тьюринга где одно и то же вычислительное устройство используется для всех возможных входных длин. Индивидуальный вычислительная проблема таким образом ассоциируется с конкретным семья булевых схем где каждый входы обработки схемы п биты. А единообразие на эти семьи часто навязывается условие, требующее наличия некоторых, возможно, ограниченный ресурсами Машина Тьюринга, которая на входе п, производит описание отдельной схемы . Когда эта машина Тьюринга имеет полином времени работы от п, семейство схем называется P-равномерным. Более строгое требование DLOGTIME -однородность представляет особый интерес при изучении классов цепей малой глубины, таких как AC0 или TC0. Когда никакие границы ресурсов не указаны, язык является рекурсивным (т.е. разрешимым машиной Тьюринга) тогда и только тогда, когда язык определяется однородным семейством логических схем.

Полиномиальное время

Семейство булевых схем является равномерный по полиномиальному времени если существует детерминированная машина Тьюринга M, так что

  • M работает за полиномиальное время
  • Для всех , M выводит описание на входе

Униформа Logspace

Семейство булевых схем является униформа logspace если существует детерминированная машина Тьюринга M, так что

  • M работает в логарифмическом пространстве
  • Для всех , M выводит описание на входе

История

Сложность схемы восходит к Шеннон (1949), который доказал, что почти все булевы функции на п переменные требуют схем размером Θ (2п/п). Несмотря на это, теоретики сложности смогли доказать только суперполином нижние границы схемы для функций, явно построенные для того, чтобы их было сложно вычислить.

Чаще всего суперполиномиальные нижние оценки доказываются при определенных ограничениях на семейство используемых схем. Первой функцией, для которой были показаны нижние границы суперполиномиальной схемы, была функция функция четности, который вычисляет сумму своих входных битов по модулю 2. Тот факт, что четность не содержится в AC0 был впервые создан независимо Айтаи (1983)[2] и Furst, Saxe и Sipser (1984).[3] Дальнейшие улучшения Håstad (1987) фактически установили, что любое семейство схем постоянной глубины, вычисляющих функцию четности, требует экспоненциального размера. Расширяя результат Разборова, Смоленский (1987) доказал, что это верно, даже если схема дополняется элементами, вычисляющими сумму ее входных битов по модулю некоторого нечетного простого числа. п.

В k-кликовая проблема состоит в том, чтобы решить, является ли данный граф на п вершины имеют клику размера k. Для любого конкретного выбора констант п и k, граф можно закодировать в двоичном формате, используя биты, которые указывают для каждого возможного края, присутствует ли он. Тогда k-кликовая задача формализована как функция такой, что выводит 1 тогда и только тогда, когда граф, закодированный строкой, содержит клику размера k. Это семейство функций монотонно и может быть вычислено семейством схем, но было показано, что оно не может быть вычислено семейством монотонных схем полиномиального размера (то есть схем с логическими элементами И и ИЛИ, но без отрицания). Исходный результат Разборов (1985) был позже улучшен до экспоненциальной нижней границы Алон и Боппана (1987). Россман (2008) показывает, что схемы постоянной глубины с логическими элементами И, ИЛИ и НЕ требуют размера решить kпроблема с кликом даже в средний случай. Кроме того, есть схема размером что вычисляет .

Раз и Маккензи позже показал, что монотонная иерархия NC бесконечна (1999).

Проблема целочисленного деления заключается в равномерном TC0 (Гессен 2001).

Нижние границы схемы

Нижние границы схемы обычно трудны. Известные результаты включают

  • Четность не бывает неравномерной AC0, доказано Ajtai (1983) и Furst, Saxe и Sipser.
  • Униформа TC0 строго содержится в PP, доказано Аллендером.
  • Классы Sп
    2
    , ПП[4] и MA /1[5] (MA с одним советом) не в РАЗМЕР(пk) для любой постоянной k.
  • Хотя есть подозрения, что неоднородный класс АКК0 не содержит мажоритарной функции, только в 2010 г. Уильямс доказал, что .[6]

Неизвестно, имеет ли NEXPTIME неоднородный TC.0 схемы.

Доказательства нижних оценок схемы сильно связаны с дерандомизация. Доказательство того, что означало бы, что либо или этот перманент не может быть вычислен с помощью неоднородных арифметических схем (многочленов) полиномиального размера и полиномиальной степени.[7]

Разборов и Рудич (1997) показали, что из многих известных схемных нижних оценок явных булевых функций следует существование так называемых природные свойства полезен для соответствующего класса схемы.[8] С другой стороны, естественные свойства, полезные против P / poly, сломают сильные генераторы псевдослучайных ситуаций. Это часто интерпретируется как барьер «естественного доказательства» для доказательства строгих нижних оценок схемы. Кармозино, Импальяццо, Кабанец и Колоколова (2016) доказали, что естественные свойства также могут быть использованы для построения эффективных алгоритмов обучения.[9]

Классы сложности

Многие классы сложности схемы определены в терминах иерархии классов. Для каждого неотрицательного целого числа я, есть класс NCя, состоящий из полиномиальных схем глубины , используя ограниченные логические элементы AND, OR и NOT. Можно говорить об объединении NC всех этих классов. Рассматривая неограниченные веерные элементы вложения, мы строим классы ACя и AC (что равно NC). Мы можем построить множество других классов сложности схем с теми же ограничениями по размеру и глубине, допустив различные наборы вентилей.

Отношение к временной сложности

Скажите, что на определенном языке , принадлежит класс временной сложности для какой-то функции . потом имеет сложность схемы .[1]

Заметки

  1. ^ а б Сипсер, М. (1997). «Введение в теорию вычислений». Бостон: паб PWS. Co.
  2. ^ Айтай, Миклош; Комлос, Янош; Семереди, Эндре (1983). Сеть сортировки 0 (n log n). STOC '83 Труды пятнадцатого ежегодного симпозиума ACM по теории вычислений. С. 1–9. ISBN  978-0-89791-099-6.
  3. ^ Ферст, Меррик; Сакс, Джеймс Б.; Сипсер, Майкл (1984). «Четность, схемы и полиномиальная иерархия». Математическая теория систем. 17 (1): 13–27. Дои:10.1007 / BF01744431. Г-Н  0738749.
  4. ^ Увидеть доказательство
  5. ^ Сантханам, Рахул (2007). "Схема нижних оценок классов Мерлина-Артура". STOC 2007: Материалы тридцать девятого ежегодного симпозиума ACM по теории вычислений. С. 275–283. CiteSeerX  10.1.1.92.4422. Дои:10.1145/1250790.1250832.
  6. ^ Уильямс, Райан (2011). «Нижние границы неоднородной цепи ACC» (PDF). CCC 2011: Материалы 26-й ежегодной конференции IEEE по вычислительной сложности. С. 115–125. Дои:10.1109 / CCC.2011.36.
  7. ^ Кабанец, В .; Impagliazzo, Р. (2004). «Дерандомизация тестов полиномиальной идентичности означает доказательство нижних границ схемы». Вычислительная сложность. 13 (1): 1–46. Дои:10.1007 / s00037-004-0182-6.
  8. ^ Разборов Александр; Рудич, Стивен (1997). «Естественные доказательства». Журнал компьютерных и системных наук. 55. С. 24–35.
  9. ^ Кармозино, Марко; Impagliazzo, Рассел; Кабанец, Валентин; Колоколова, Антонина (2016). «Изучение алгоритмов на основе естественных доказательств». Конференция по вычислительной сложности.

использованная литература