Минимальные релевантные переменные в линейной системе - Minimum relevant variables in linear system
Минимум релевантных переменных в линейной системе (Мин-РВЛС) проблема в математическая оптимизация. Учитывая линейная программа, требуется найти допустимое решение, в котором число ненулевых переменных как можно меньше.
Известно, что проблема NP-жесткий и даже трудно приблизиться.
Определение
Проблема Min-RVLS определяется:[1]
- Бинарное отношение р, который является одним из {=, ≥,>, ≠};
- An м-к-п матрица А (куда м количество ограничений и п количество переменных);
- An м-by-1 вектор б.
Линейная система определяется выражением: А х р б. Предполагается, что это выполнимо (т. Е. Удовлетворяется хотя бы одним Икс). В зависимости от R существует четыре различных варианта этой системы: A x = b, A x ≥ b, A x> b, A x ≠ b.
Цель - найти пна 1 вектор Икс что удовлетворяет системе А х р б, и при этом содержит как можно меньше ненулевых элементов.
Особый случай
Задача Min-RVLS [=] была представлена Garey и Johnson,[2] который назвал это «решением линейных уравнений с минимальным весом». Они доказали, что это NP-сложно, но не рассматривали приближения.
Приложения
Проблема Min-RVLS важна в машинное обучение и линейный дискриминантный анализ. Учитывая набор положительных и отрицательных примеров, требуется минимизировать количество функций, необходимых для их правильной классификации.[3] Проблема известна как проблема с минимальным набором функций. Алгоритм, который аппроксимирует Min-RVLS с коэффициентом может существенно сократить количество обучающих выборок, необходимых для достижения заданного уровня точности.[4]
В проблема кратчайшего кодового слова в теория кодирования та же проблема, что и Min-RVLS [=], когда коэффициенты находятся в GF (2).
Связанные проблемы
В Минимум неудовлетворенных линейных отношений (Мин-ULR) дано бинарное отношение р и линейная система А х р б, которое теперь предполагается равным невыполнимый. Цель - найти вектор Икс который нарушает как можно меньше отношений, удовлетворяя при этом все остальные.
Min-ULR [≠] тривиально разрешима, поскольку допустима любая система с вещественными переменными и конечным числом ограничений-неравенств. Что касается остальных трех вариантов:
- Min-ULR [=,>, ≥] NP-трудны даже с однородными системами и биполярными коэффициентами (коэффициенты в {1, -1}). [5]
- NP-полная проблема Минимальная дуга обратной связи сводится к Min-ULR [≥], с ровно одной единицей и одной -1 в каждом ограничении и всеми правыми частями, равными 1. [6]
- Min-ULR [=,>, ≥] полиномиальны, если количество переменных п является константой: их можно полиномиально решить с помощью алгоритма Грира[7] во время .
- Min-ULR [=,>, ≥] линейны, если количество ограничений м постоянно, так как все подсистемы можно проверить вовремя О(п).
- Min-ULR [≥] полиномиален в некотором частном случае.[6]
- Мин-ULR [=,>, ≥] может быть приблизительно в пределах п +1 за полиномиальное время.[1]
- Мин-ULR [>, ≥] являются минимально доминирующий набор -жесткая, даже с однородными системами и тройными коэффициентами (в {−1,0,1}).
- Мин-ULR [=] не может быть приблизительно равен коэффициенту , для любого , если NP не содержится в DTIME (). [8]
В дополнительной проблеме Максимально допустимая линейная подсистема (Макс-ДУТ) цель состоит в том, чтобы найти максимальное подмножество ограничений, которые могут выполняться одновременно.[5]
- Max-FLS [≠] может быть решен за полиномиальное время.
- Max-FLS [=] NP-сложен даже с однородными системами и биполярными коэффициентами.
- . С целыми коэффициентами трудно аппроксимировать в пределах . С коэффициентами над GF [q] это q-приблизительно.
- Max-FLS [>] и Max-FLS [≥] NP-трудны даже с однородными системами и биполярными коэффициентами. Они 2-аппроксимируемы, но не могут быть аппроксимированы каким-либо меньшим постоянным множителем.
Твердость приближения
Все четыре варианта Min-RVLS сложно аппроксимировать. В частности, все четыре варианта не могут быть аппроксимированы в пределах коэффициента , для любого , если NP не содержится в DTIME ().[1]:247–250 Твердость подтверждена уменьшениями:
- Происходит снижение с Min-ULR [=] до Min-RVLS [=]. Это также применимо к Min-RVLS [≥] и Min-RVLS [>], поскольку каждое уравнение может быть заменено двумя дополнительными неравенствами.
- Есть сокращение от минимальный доминирующий набор в Мин-РВЛС [≠].
С другой стороны, есть сокращение от Min-RVLS [=] до Min-ULR [=]. Это также применимо к Min-ULR [≥] и Min-ULR [>], поскольку каждое уравнение может быть заменено двумя дополнительными неравенствами.
Следовательно, когда R находится в {=,>, ≥}, Min-ULR и Min-RVLS эквивалентны с точки зрения жесткости аппроксимации.
Рекомендации
- ^ а б c Амальди, Эдоардо; Канн, Вигго (1998-12-06). «Об аппроксимируемости минимизации ненулевых переменных или невыполненных соотношений в линейных системах». Теоретическая информатика. 209 (1–2): 237–260. Дои:10.1016 / S0304-3975 (97) 00115-1. ISSN 0304-3975.
- ^ Джонсон, Дэвид С .; Гарей, М. Р. (1979). "Компьютеры и непреодолимость: руководство по теории NP-полноты". www.semanticscholar.org. Получено 2019-01-07.
- ^ Келер, Гэри Дж. (1991-11-01). «Линейные дискриминантные функции, определяемые генетическим поиском». Журнал ORSA по вычислительной технике. 3 (4): 345–357. Дои:10.1287 / ijoc.3.4.345. ISSN 0899-1499.
- ^ Ван Хорн, Кевин С .; Мартинес, Тони Р. (1994-03-01). «Проблема минимального набора функций». Нейронная сеть. 7 (3): 491–494. Дои:10.1016/0893-6080(94)90082-5. ISSN 0893-6080.
- ^ а б Амальди, Эдоардо; Канн, Вигго (1995-08-07). «Сложность и аппроксимируемость нахождения максимально возможных подсистем линейных отношений». Теоретическая информатика. 147 (1–2): 181–210. Дои:10.1016 / 0304-3975 (94) 00254-Г. ISSN 0304-3975.
- ^ а б Шанкаран, Джаярам К. (1 февраля 1993 г.). «Замечание о разрешении неосуществимости в линейных программах путем ослабления ограничений». Письма об исследованиях операций. 13 (1): 19–20. Дои:10.1016 / 0167-6377 (93) 90079-В. ISSN 0167-6377.
- ^ Грир, Р. (18 августа 2011 г.). Деревья и холмы: методология максимизации функций систем линейных отношений. Эльзевир. ISBN 9780080872070.
- ^ Арора, Санджив; Бабай, Ласло; Стерн, Жак; Суидик, З. (1 апреля 1997 г.). «Трудность приближенных оптимумов в решетках, кодах и системах линейных уравнений». Журнал компьютерных и системных наук. 54 (2): 317–331. Дои:10.1006 / jcss.1997.1472. ISSN 0022-0000.