Сложность доказательства - Proof complexity

В теоретическая информатика, и в частности теория сложности вычислений, сложность доказательства это область, нацеленная на понимание и анализ вычислительных ресурсов, необходимых для подтверждения или опровержения утверждений. Исследования сложности доказательства в основном связаны с доказательством нижних и верхних оценок длины доказательства в различных пропозициональные системы доказательства. Например, среди основных проблем сложности доказательства показать, что Система Фреге, обычный пропозициональное исчисление, не допускает полиномиальных доказательств всех тавтологий; здесь размер доказательства - это просто количество символов в нем, и доказательство называется полиномиальным размером, если оно полиномиально по размеру тавтологии, которую оно доказывает.

Систематическое изучение сложности доказательства началось с работ Стивен Кук и Роберт Реккау (1979), которые предоставили базовое определение пропозициональной системы доказательства с точки зрения вычислительной сложности. В частности, Кук и Рекхоу заметили, что доказательство нижних оценок размера доказательства для более сильных и более сильных пропозициональных систем доказательства можно рассматривать как шаг к разделению НП от coNP (и, следовательно, P из NP), поскольку существование пропозициональной системы доказательств, которая допускает доказательства полиномиального размера для всех тавтологий, эквивалентно NP = coNP.

Современные исследования сложности доказательств привлекают идеи и методы из многих областей вычислительной сложности, алгоритмов и математики. Поскольку многие важные алгоритмы и алгоритмические методы могут быть использованы как алгоритмы поиска доказательств для определенных систем доказательства, доказательство нижних границ размеров доказательств в этих системах подразумевает нижние границы времени выполнения для соответствующих алгоритмов. Это связывает сложность доказательства с более прикладными областями, такими как Решение SAT.

Математическая логика также может служить основой для изучения размеров пропозициональных доказательств. Теории первого порядка и, в частности, слабые фрагменты Арифметика Пеано, которые называются Ограниченная арифметика теории, служат единообразными версиями систем пропозициональных доказательств и обеспечивают дополнительную основу для интерпретации коротких пропозициональных доказательств с точки зрения различных уровней допустимых рассуждений.

Системы доказательства

Система пропозициональных доказательств дается как алгоритм проверки-доказательства. п(А,Икс) с двумя входами. Если п принимает пару (А,Икс) мы говорим, что Икс это п-доказательства А. п требуется, чтобы работать за полиномиальное время, и, кроме того, он должен иметь А имеет п-устойчивость тогда и только тогда, когда это тавтология.

Примеры пропозициональных систем доказательства включают: Последовательное исчисление, разрешение, Рубанки и Система Фреге. Сильные математические теории, такие как ZFC индуцируют также пропозициональные системы доказательства: доказательство тавтологии в пропозициональной интерпретации ZFC является ZFC-доказательством формализованного утверждения ' это тавтология ».

Доказательства полиномиального размера и проблема NP и coNP

Сложность доказательства измеряет эффективность системы доказательств обычно с точки зрения минимального размера доказательств, возможных в системе для данной тавтологии. Размер доказательства (соотв. Формулы) - это количество символов, необходимых для представления доказательства (соотв. Формулы). Система пропозициональных доказательств п является полиномиально ограниченный если существует постоянная так что каждая тавтология размера имеет п- доказательство размера . Центральный вопрос сложности доказательства - понять, допускают ли тавтологии доказательства полиномиального размера. Формально,

Проблема (NP против coNP)

Существует ли полиномиально ограниченная система пропозициональных доказательств?

Кук и Рекхоу (1979) заметили, что существует полиномиально ограниченная система доказательств тогда и только тогда, когда NP = coNP. Следовательно, доказательство того, что конкретные системы доказательств не допускают доказательств полиномиального размера, можно рассматривать как частичный прогресс в направлении разделения NP и coNP (и, следовательно, P и NP).[1]

Оптимальность и моделирование между системами доказательства

Сложность доказательства сравнивает силу систем доказательства с использованием понятия моделирования. Система доказательств п р-имитирует система доказательств Q если есть функция полиномиального времени, которая задана Q-устойчивые выходы a п-доказательство той же тавтологии. Если п р-имитирует Q и Q р-имитирует п, системы доказательства п и Q находятся p-эквивалент. Существует также более слабое понятие моделирования: система доказательств. п имитирует система доказательств Q если есть многочлен п так что для каждого Qстойкий Икс тавтологии А, Существует пстойкий y из А так что длина y, |y| самое большее п(|Икс|).

Например, исчисление секвенций p-эквивалентно (каждой) системе Фреге.[2]

Система доказательств p-оптимальный если это п-моделирует все другие системы доказательства, и это оптимальный если он имитирует все другие системы доказательства. Существуют ли такие системы доказательств - открытый вопрос:

Проблема (Оптимальность)

Существует ли p-оптимальная или оптимальная система пропозициональных доказательств?

Каждая пропозициональная система доказательства п может быть смоделирован Расширенный Фреге дополнен аксиомами, постулирующими обоснованность п.[3] Известно, что существование оптимальной (соответственно p-оптимальной) системы доказательств следует из предположения, что NE = coNE (соответственно E = NE).[4]

Известно, что многие системы слабых доказательств не моделируют некоторые более сильные системы (см. Ниже). Однако вопрос остается открытым, если ослабить понятие моделирования. Например, открыто ли разрешение эффективно полиномиально моделирует Расширенный Фреге.[5]

Автоматизация поиска доказательств

Важным вопросом сложности доказательства является понимание сложности поиска доказательств в системах доказательств.

Проблема (Автоматизируемость)

Существуют ли эффективные алгоритмы поиска доказательств в стандартных системах доказательств, таких как система Резолюции или Фреге?

Вопрос может быть формализован с помощью понятия автоматизируемости (он же автоматизируемость).[6]

Система доказательств п является автоматизируемый если есть алгоритм с тавтологией выводит п-доказательства по времени полином размером и длина самого короткого п-доказательства . Обратите внимание, что если система доказательств не является полиномиально ограниченной, ее можно автоматизировать. Система доказательств п является слабо автоматизируемый если есть система доказательств р и алгоритм, который дал тавтологию выводит р-доказательства по времени полином размером и длина самого короткого п-доказательства .

Многие представляющие интерес системы доказательств считаются неавтоматическими. Однако в настоящее время известны лишь условно отрицательные результаты.

  • Krajíček и Pudlák (1998) доказали, что Extended Frege не является слабо автоматизируемым, если RSA не защищен от П / поли.[7]
  • Бонет, Питасси и Раз (2000) доказали, что Система -Frege не является слабо автоматизируемой, если только схема Диффи-Хелмана не защищена от P / poly.[6] Это было расширено Бонет, Доминго, Гавалда, Масиел и Питасси (2004), которые доказали, что системы Фреге с постоянной глубиной глубины не менее 2 не являются слабо автоматизируемыми, если схема Диффи-Хелмана не защищена от неоднородных противников, работающих в субэкспоненциальном времени.[8]
  • Алехнович и Разборов (2008) доказали, что древовидные Резолюция и Резолюция не автоматизируются, если FPT = W [P].[9] Это было расширено Галези и Лаурией (2010), которые доказали, что Nullstellensatz и полиномиальное исчисление не могут быть автоматизированы, если иерархия фиксированных параметров не разрушается.[10]
  • Mertz, Pitassi и Wei (2019) доказали, что древовидные Разрешение и Разрешение не поддаются автоматизации при условии гипотезы экспоненциального времени.[11]
  • Атсериас и Мюллер (2019) доказали, что разрешение нельзя автоматизировать, если P = NP.[12] Де Резенде, Гёш, Нордстрём, Питасси, Робер и Соколов (2020) расширили это понятие до NP-сложности автоматизации Nullstellensatz, Polynomial Calculus, Sherali-Adams;[13] Гоэса, Корота, Мертца и Питасси (2020) на NP-твердость автоматизации плоскостей резки;[14] и Гарлик (2020) к NP-сложности автоматизации k-DNF Разрешение.[15]

Неизвестно, нарушит ли слабая автоматизируемость Резолюции любые стандартные предположения о сложности теории сложности.

С положительной стороны,

  • Бим и Питасси (1996) показали, что древовидная Резолюция автоматизируется за квазиполиномиальное время, а Резолюция автоматизируется на формулах малой ширины за слабо субэкспоненциальное время.[16][17]

Ограниченная арифметика

Системы пропозициональных доказательств можно интерпретировать как неоднородные эквиваленты теорий более высокого порядка. Эквивалентность чаще всего изучается в контексте теорий ограниченная арифметика. Например, Расширенная система Фреге соответствует теории Кука. формализация рассуждений за полиномиальное время и система Фреге соответствует теории оформление рассуждения.

Соответствие было введено Стивеном Куком (1975), который показал, что теоремы coNP формально формулы, теории переводить в последовательности тавтологий с доказательствами полиномиального размера в Расширенном Фреге. Более того, Расширенная Фреге - самая слабая такая система: если другая система доказательств п обладает этим свойством, то п имитирует Extended Frege.[18]

Альтернативный перевод между утверждениями второго порядка и пропозициональными формулами, заданными Джефф Пэрис и Алекс Уилки (1985) был более практичным для захвата подсистем Расширенного Фреге, таких как Фреге или Фреге постоянной глубины.[19][20]

Хотя вышеупомянутое соответствие говорит, что доказательства в теории переводятся в последовательности коротких доказательств в соответствующей системе доказательств, также имеет место форма противоположной импликации. В системе доказательств можно получить нижние оценки размера доказательств. п путем построения подходящих моделей теории Т соответствующий системе п. Это позволяет доказывать нижние оценки сложности с помощью теоретико-модельных построений, подхода, известного как метод Айтая.[21]

SAT решатели

Системы пропозициональных доказательств можно интерпретировать как недетерминированные алгоритмы распознавания тавтологий. Доказательство суперполиномиальной нижней оценки системы доказательств п таким образом исключает существование полиномиального алгоритма для SAT, основанного на п. Например, тиражи Алгоритм DPLL на неудовлетворительных случаях соответствуют древовидным опровержениям Резолюции. Следовательно, экспоненциальные нижние границы для древовидного разрешения (см. Ниже) исключают существование эффективных алгоритмов DPLL для SAT. Аналогично, нижние границы экспоненциального разрешения подразумевают, что решатели SAT основаны на разрешении, например CDCL алгоритмы не могут эффективно решать SAT (в худшем случае).

Нижние оценки

Доказательство нижних оценок длины пропозициональных доказательств обычно очень сложно. Тем не менее было обнаружено несколько методов доказательства нижних оценок для слабых систем доказательства.

  • Хакен (1985) доказал экспоненциальную нижнюю границу разрешения и принципа ячейки.[22]
  • Ajtai (1988) доказал суперполиномиальную нижнюю границу для системы Фреге постоянной глубины и принципа голубятни.[21] Это было усилено до экспоненциальной нижней границы Крайичеком, Пудлаком и Вудсом.[23] и Pitassi, Beame и Impagliazzo.[24] Нижняя граница Аджтая использует метод случайных ограничений, который также использовался для получения AC0 нижние границы в сложность схемы.
  • Крайичек (1994)[25] сформулировал метод допустимой интерполяции и позже использовал его для получения новых нижних оценок для Резолюции и других систем доказательства.[26]
  • Пудлак (1997) доказал экспоненциальные нижние оценки для секущих плоскостей с помощью допустимой интерполяции.[27]
  • Бен-Сассон и Вигдерсон (1999) представили метод доказательства, снижающий нижние границы размера опровержений Резолюции до нижних границ ширины опровержений Резолюции, который захватил многие обобщения нижней границы Хакена.[17]

Получение нетривиальной нижней оценки для системы Фреге - давняя открытая проблема.

Возможная интерполяция

Рассмотрим тавтологию формы . Тавтология верна для любого выбора , а после исправления оценка и независимы, потому что они определены на непересекающихся наборах переменных. Это означает, что можно определить интерполянт цепь , так что оба и держать. Схема интерполянта решает, если ложно или если правда, только рассматривая . Характер схемы интерполянта может быть произвольным. Тем не менее, можно использовать доказательство исходной тавтологии. как подсказка о том, как построить . Системы доказательства п говорят, что имеет допустимая интерполяция если интерполянт эффективно вычислимо из любого доказательства тавтологии в п. Эффективность измеряется по длине доказательства: легче вычислить интерполянты для более длинных доказательств, поэтому это свойство кажется антимонотонным в силе системы доказательств.

Следующие три утверждения не могут быть одновременно верными: (а) имеет короткое доказательство в некоторой системе доказательств; (б) такая система доказательств имеет допустимую интерполяцию; (c) схема интерполянта решает вычислительно трудную задачу. Ясно, что из (a) и (b) следует, что существует небольшая схема интерполяции, что противоречит (c). Такое соотношение позволяет превратить верхние границы длины доказательства в нижние оценки вычислений и, вдвойне, превратить эффективные алгоритмы интерполяции в нижние оценки длины доказательства.

Некоторые системы проверки, такие как Разрешение и Плоскости сечения, допускают допустимую интерполяцию или ее варианты.[26][27]

Возможная интерполяция может рассматриваться как слабая форма автоматизируемости. В частности, многие системы доказательств п способны доказать свою правоту, что является тавтологией, утверждающей, что "если это п-доказательство формулы тогда держит '. Вот, кодируются свободными переменными. Следовательно, эффективный интерполянт в результате короткого п-доказательства прочности п решит, будет ли данная формула признает короткий пстойкий . Однако в принципе было бы сложно создать такой интерполянт, если бы нам предоставили только формулу . Более того, если система доказательств п не доказывает эффективно свою собственную надежность, то он может не быть слабо автоматизируемым, даже если допускает допустимую интерполяцию. С другой стороны, слабая автоматизируемость системы доказательств п подразумевает, что п допускает допустимую интерполяцию.

Многие результаты неавтоматизируемости фактически являются свидетельством против возможной интерполяции в соответствующих системах.

  • Krajíček и Pudlák (1998) доказали, что Extended Frege не допускает выполнимой интерполяции, если RSA не защищен от P / poly.[7]
  • Бонет, Питасси и Раз (2000) доказали, что Система -Frege не допускает допустимой интерполяции, если схема Диффи-Хелмана не защищена от P / poly.[6]
  • Bonet, Domingo, Gavaldá, Maciel, Pitassi (2004) доказали, что системы Фреге постоянной глубины не допускают допустимой интерполяции, если только схема Диффи-Хелмана не защищена от неоднородных противников, работающих в субэкспоненциальном времени.[8]

Неклассические логики

Идея сравнения размеров доказательств может использоваться для любой автоматизированной процедуры рассуждения, которая генерирует доказательство. Было проведено некоторое исследование объема доказательств для пропозициональных неклассических логик, в частности, интуиционистских, модальных и немонотонных логик.

Грубеш (2007-2009) доказал экспоненциальные нижние границы размера доказательств в расширенной системе Фреге в некоторых модальных логиках и интуиционистской логике, используя версию монотонной допустимой интерполяции.[28][29][30]

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Повар, Стивен; Рекхоу, Роберт А. (1979). «Относительная эффективность пропозициональных систем доказательства». Журнал символической логики. 44 (1): 36–50. Дои:10.2307/2273702. JSTOR  2273702.
  2. ^ Рекхоу, Роберт А. (1976). О длине доказательств в исчислении высказываний (Кандидатская диссертация). Университет Торонто.
  3. ^ Крайичек, Ян (2019). «Сложность доказательства». Издательство Кембриджского университета.
  4. ^ Крайичек, Ян; Пудлак, Павел (1989). «Системы пропозициональных доказательств, непротиворечивость теорий первого порядка и сложность вычислений». Журнал символической логики. 54 (3): 1063–1079. Дои:10.2307/2274765. JSTOR  2274765.
  5. ^ Питасси, Тониан; Сантханам, Рахул (2010). «Эффективно полиномиальное моделирование» (PDF). ICS: 370–382.
  6. ^ а б c Бонет, М.; Питасси, Тониан; Раз, Ран (2000). «Об интерполяции и автоматизации для системы доказательства Фреге». SIAM Журнал по вычислениям. 29 (6): 1939–1967. Дои:10.1137 / S0097539798353230.
  7. ^ а б Крайичек, Ян; Пудлак, Павел (1998). "Некоторые следствия криптографических гипотез для и EF ». Информация и вычисления. 140 (1): 82–94. Дои:10.1006 / inco.1997.2674.
  8. ^ а б Бонет, М.; Доминго, К .; Gavaldá, R .; Maciel, A .; Питасси, Тониан (2004). "Неавтоматизируемость доказательств Фреге ограниченной глубины". Вычислительная сложность. 13 (1–2): 47–68. Дои:10.1007 / s00037-004-0183-5. S2CID  1360759.
  9. ^ Алехнович, Михаил; Разборов, Александр (2018). «Разрешение нельзя автоматизировать, если W [P] не поддается обработке». SIAM Журнал по вычислениям. 38 (4): 1347–1363. Дои:10.1137 / 06066850X.
  10. ^ Галези, Никола; Лаурия, Массимо (2010). «Об автоматизируемости полиномиального исчисления». Теория вычислительных систем. 47 (2): 491–506. Дои:10.1007 / s00224-009-9195-5. S2CID  11602606.
  11. ^ Мерц, Ян; Питасси, Тониан; Вэй, Юаньхао (2019). «Трудно найти короткие доказательства». ИКАЛП.
  12. ^ Ацериас, Альберт; Мюллер, Мориц (2019). «Автоматизация разрешения проблем NP-сложна». Материалы 60-го симпозиума по основам информатики. С. 498–509.
  13. ^ де Резенде, Сюзанна; Göös, Mika; Нордстрем, Якоб; Питасси, тонниан; Робер, Роберт; Соколов, Дмитрий (2020). «Автоматизировать системы алгебраических доказательств NP-сложно». CCC.
  14. ^ Göös, Mika; Корот, Саджин; Мерц, Ян; Питасси, Тонниан (2020). «Автоматизировать раскройные рубки NP-сложно». STOC: 68–77. arXiv:2004.08037. Дои:10.1145/3357713.3384248. ISBN  9781450369794. S2CID  215814356.
  15. ^ Гарлик, Михал (2020). "Отсутствие свойства допустимой дизъюнкции для k-Разрешение DNF и NP-трудность его автоматизации ». ECCC. arXiv:2003.10230.
  16. ^ Бим, Пол; Питасси, Тониан (1996). «Упрощенные и улучшенные нижние границы разрешения». 37-й ежегодный симпозиум по основам компьютерных наук: 274–282.
  17. ^ а б Бен-Сассон, Эли; Вигдерсон, Ави (1999). «Короткие доказательства узки - решение упрощено». Материалы 31-го симпозиума ACM по теории вычислений. С. 517–526.
  18. ^ Повар, Стивен (1975). «Возможные конструктивные доказательства и исчисление предложений». Материалы 7-го ежегодного симпозиума ACM по теории вычислений. С. 83–97.
  19. ^ Пэрис, Джефф; Уилки, Алекс (1985). «Счетные задачи в ограниченной арифметике». Методы математической логики. Конспект лекций по математике. 1130: 317–340. Дои:10.1007 / BFb0075316. ISBN  978-3-540-15236-1.
  20. ^ Повар, Стивен; Нгуен, Фыонг (2010). Логические основы сложности доказательства. Перспективы в логике. Кембридж: Издательство Кембриджского университета. Дои:10.1017 / CBO9780511676277. ISBN  978-0-521-51729-4. Г-Н  2589550. (проект от 2008 г. )
  21. ^ а б Айтай, М. (1988). «Сложность принципа ячейки». Материалы 29-го ежегодного симпозиума IEEE по основам компьютерных наук. С. 346–355.
  22. ^ Хакен, А. (1985). «Непостижимость разрешения». Теоретическая информатика. 39: 297–308. Дои:10.1016/0304-3975(85)90144-6.
  23. ^ Крайичек, Ян; Пудлак, Павел; Вудс, Алан (1995). "Экспоненциальная нижняя граница размера ограниченной глубины Фреге доказательства принципа голубятни". Случайные структуры и алгоритмы. 7 (1): 15–39. Дои:10.1002 / RSA.3240070103.
  24. ^ Питасси, Тониан; Бим, Пол; Impagliazzo, Рассел (1993). «Экспоненциальные нижние оценки для принципа ячейки». Вычислительная сложность. 3 (2): 97–308. Дои:10.1007 / BF01200117. S2CID  1046674.
  25. ^ Крайичек, Ян (1994). «Нижние оценки размера пропозициональных доказательств постоянной глубины». Журнал символической логики. 59 (1): 73–86. Дои:10.2307/2275250. JSTOR  2275250.
  26. ^ а б Крайичек, Ян (1997). «Теоремы интерполяции, нижние оценки для систем доказательства и результаты о независимости для ограниченной арифметики». Журнал символической логики. 62 (2): 69–83. Дои:10.2307/2275541. JSTOR  2275541.
  27. ^ а б Пудлак, Павел (1997). «Нижние оценки разрешающей способности и доказательства плоскостей сечения и монотонные вычисления». Журнал символической логики. 62 (3): 981–998. Дои:10.2307/2275583. JSTOR  2275583.
  28. ^ Грубеш Павел (2007). «Нижние оценки модальных логик». Журнал символической логики. 72 (3): 941–958. Дои:10.2178 / jsl / 1191333849.
  29. ^ Грубеш Павел (2007). «Нижняя граница интуиционистской логики». Анналы чистой и прикладной логики. 146 (1): 72–90. Дои:10.1016 / j.apal.2007.01.001.
  30. ^ Грубеш Павел (2009). «О длинах доказательств в неклассических логиках». Анналы чистой и прикладной логики. 157 (2–3): 194–205. Дои:10.1016 / j.apal.2008.09.013.

дальнейшее чтение

внешние ссылки