Das von Ihnen beschriebene Modell ist als Blum-Shub-Smale (BSS) -Modell (auch Real-RAM-Modell) bekannt und wird in der Tat zur Definition von Komplexitätsklassen verwendet.
Einige interessante Probleme in diesem Bereich sind die Klassen , N P R und natürlich die Frage, ob P R = N P R ist . Mit P R ist gemeint, dass das Problem polynomiell bestimmbar ist, mit N P R ist das Problem polynomiell überprüfbar. Zu der Klasse N P R gibt es Härte- / Vollständigkeitsfragen . Ein Beispiel für ein N P R- vollständiges Problem ist das Problem von Q P S , quadratisches Polynomsystem, in dem die Eingabe echte Polynome istPRNPRPRNPRPRNPRNPRNPRQPS Variablen und p 1 , . . . , P n ⊆ R [ x 1 , . . . , x n ] höchstens 2 Grad, und jedes Polynom hat höchstens 3 Variablen. Die Frageob es eine echte Lösung gemeinsam R n , derartdaß p 1 ( a ) , p 2 ( a ) , . . . p n ( a ) = 0mp1,...,pn ⊆ R[x1,...,xn]Rnp1(a),p2(a),...pn(a)=0. Dies ist ein vollständiges Problem.NPR
Interessanter ist jedoch, dass einige Arbeiten über die Beziehung zwischen (Probalistisch überprüfbare Beweise) über die Reals, dh die Klasse P C P R , und deren Beziehung zu den algebraischen Berechnungsmodellen durchgeführt wurden. Das BSS-Modell schwenkt über Real auf N P. Dies ist Standard in der Literatur, und wir wissen heute, dass N P R "transparente lange Beweise" und "transparente kurze Beweise" hat. Mit "transparenten langen Beweisen" ist folgendes gemeint: N P R ist in P C P R enthalten ( p o l yPCPPCPRNPNPRNPR . Es gibt auch eine Erweiterung, die besagt, dass die "Fast (ungefähre) Kurzversion" auch wahr ist. Können wir den Beweis stabilisieren und Fehler erkennen, indem wir wesentlich weniger (reale) Komponenten als n untersuchen ? Dies führt zu Fragen über die Existenz von Nullen für (System von) univariaten Polynomen, die durch ein Geradenprogramm gegeben sind. Mit "transparenten langen Beweisen" meinen wir auchPCPR(poly,O(1))n
"transparent" - Nur zu lesen,O(1)
long - superpolynomielle Anzahl reeller Komponenten.
Der Beweis ist an gebunden , und ein sicherer Weg, um echte Probleme zu betrachten, besteht darin, wie er mit der Teilmenge Summe in Beziehung gesetzt werden könnte - selbst Näherungsalgorithmen für die echten Probleme wären interessant - wie für die Optimierung - lineare Programmierung, die wir kennen ist in der Klasse F P , aber ja, es wäre interessant zu sehen, wie sich die Approximierbarkeit auf die Vollständigkeit / Härte für den Fall von N P R -Problemen auswirken könnte . Eine andere Frage wäre auch N P R = c o - N P R ? 3SATFPNPRNPR = co-NPR
Wenn man an die Klasse denkt , gibt es auch Zählklassen, die definiert sind, um über Polynomarithmetik zu argumentieren. Während # P die über { 0 , 1 } ∞ → N definierte Klasse von Funktionen f ist , für die eine Polynomzeit Turingmaschine M und ein Polynom p mit der Eigenschaft ∀ n ∈ N und x ∈ { 0 , 1 } existieren n , f ( x )NPR#Pf{0,1}∞ → NMp∀n∈Nx∈{0,1}nf(x)zählt die Anzahl der Saiten { 0 , 1 } p ( n ) , die die Turing-Maschine M akzeptiert { x , y } . Im Grunde genommen erweitern wir diese Idee um additive BSS-Maschinen - BSS-Maschinen, die nur Additionen und Multiplikationen ausführen (keine Divisionen, keine Subtraktionen). Bei additiven BSS-Maschinen (Knoten in der Berechnung erlauben nur Addition und Multiplikation) wird das Modell für # P zu einem Modell, bei dem die Zählung über den Vektoren liegt, die die additiven BSS-Maschinen akzeptieren. Die Zählklasse lautet also # P a d dy∈{0,1}p(n)M{x,y}#P#Padd Diese Klasse ist nützlich für das Studium von Betti-Zahlen und auch der Euler-Charakteristik.