$ textbf {BPP} subseteq textbf {P} ^ { textbf {NP}} $ですか? ベストアンサー Heller gives a relativized world where $BPP = EXP^{NP}$ which sits far outside of $P^{NP}$. Showing $BPP neq EXP^{NP}$ unconditionally would in itself be considered a major breakthrough in derandomization.
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PとBPPを効率的に区別できますか? ベストアンサー あなたは、$ D $アルゴリズムが$ BPP $と$ P $を区別していると定義しましたif PTM $内のすべての$ A に対してBPP $に$ L という言語が存在するため、 $$ D( langle A rangle) Lの中の rightright D( langle A rangle) not L_A。$$ ここで私が理解するように、$ L_A $は$ A $、$ langleで受け入れられる言語です。 rangle $は$ A $のコードであり、$ D $はそのようなコードを取り、文字列を出力します$ L $または$ L_A $です。 これは、$ D( langle A)= langle A rangle $をすべての$ A $に対して、またはより簡潔に書くために、すべての$ e $に対して$ D(e)= e $を行う場合に特に発生します。 $ L_A $の代わりに$ phi_e $と書くことができます。 その後、条件は $$ e はL で、右̆
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非決定性主義は平均的に回路にとって役に立たないのですか? ベストアンサー 1)非決定論はここでは赤いニシンであることを理解する。停止問題を解決するゲートを持つ回路を使用することもできます。モデルを修正すると、$ k $ビットの記述を持つ$ 2 ^ k $関数しか計算できないという単純な計数の議論に至ります。 2)Pのような統一されたクラスの場合、これは “Pの平均関数”という明確な定義がなく、カウントの引数がもはやきれいに働かないので、これはより困難です。これは、Pのすべてが非決定論的線形時間で解くことができるという現在の知識と一致しています。
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線形制約の対象となる多項式関数を最大にすることは “難しい”のですか? ベストアンサー あなたの問題は次数2の多項式の場合でもNP困難です。 重要なリファレンスは Theodore MotzkinとErnst Strauss(1965) ”グラフのためのMaximaとTuranの定理の新しい証明” Canadian Journal of Mathematics 17、pp 533-540 MotzkinとStraussは無向グラフを考える。$ G =(V、E)$ 頂点が$ V = {1,2、 ldots、n } $に設定されています。 彼らは、以下の最適化問題の最適な客観的価値が$ G $のクリーク数と一致することを示している。 begin{eqnarray*} max &&sum_{ijin E} x_ix_j \[2ex] s.t. &&sum_{iin V} x_i=1 \[1ex] && 0le x_ile 1~~~ text{ for all $iin V$} end{eqnarray*} クリーク数を計算することはNP困難であるので、これは、線形制約を受ける多変量多項式関数を最大化&#x
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