Ist es schwieriger, Logspace-Reduzierungen zu finden als P-Reduzierungen?


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Motiviert durch Shors Antwort zu verschiedenen Begriffen der NP-Vollständigkeit suche ich nach einem Problem, das unter P-Reduktionen NP-vollständig ist, unter Logspace-Reduktionen jedoch (vorzugsweise für längere Zeit) nicht als NP-vollständig bekannt ist. Ist es auch schwieriger, Logspace-Reduzierungen zwischen NP-vollständigen Problemen zu finden, als P-Reduzierungen zu finden?


P-Reduktion bedeutet eine polynomiell zeitberechenbare Vielfachfunktion oder AKA als Karp-Reduktion.
Mohammad Al-Turkistany

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Ich denke, dass es ein offenes Problem ist ... und das !!! nicht maßgebend !!! Wikipedia :-) :-) stimmt zu: "... Es ist eine offene Frage, ob sich die NP-vollständigen Probleme in Bezug auf die Reduzierung des Log-Raums und der Polynomzeit unterscheiden ...". Siehe auch Kiesel- und Verzweigungsprogramme für die Baumbewertung für einen kürzlich unternommenen Versuch, L und P. zu trennen.
Marzio De Biasi

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Ich denke, alle bekannten NP-vollständigen Probleme sind tatsächlich unter vielen Eins-AC0-Reduzierungen vollständig.
Kaveh

Logspace-Reduzierungen sind trivial schwerer zu finden als Polytime-Reduzierungen, da Logspace restriktiver ist. Trotzdem verwenden viele der angezeigten Polytime Reductions nur logarithmischen Raum.
David Richerby

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Was ist der Beweis, dass die Reduzierung des logspace schwieriger ist als die Reduzierung von P? Wie kann man das machen, ohne von P zu trennen ? LP
Mohammad Al-Turkistany

Antworten:


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Kaveh sagt zu Recht, dass alle "natürlichen" NP-vollständigen Probleme bei (gleichmäßigen) -Reduktionen leicht als vollständig angesehen werden können . Man kann jedoch Mengen erstellen, die für NP unter logspace reductions vollständig sind, die unter A C 0 nicht vollständig sindEINC0EINC0 -Reduktionen . Beispielsweise wurde in [Agrawal et al., Computational Complexity 10 (2): 117-138 (2001)] gezeigt, dass eine fehlerkorrigierende Kodierung von SAT diese Eigenschaft aufweist.

In Bezug auf einen "wahrscheinlichen" Kandidaten für ein Problem, das unter Mehrfachzeitverkürzungen, aber nicht unter Logspace-Verkürzungen vollständig ist, kann man versuchen, ein Beispiel für die Form { : ϕ ist in SAT und z ist in CVP [oder eine andere P-vollständige Menge] iff b = 1 , wobei z die Zeichenfolge ist, die sich ergibt, wenn jedes zweite Bit von ϕ } genommen wird. Der naive Weg, um zu zeigen, dass diese Menge vollständig ist, besteht sicherlich darin, die übliche Reduktion auf SAT zu berechnen und dann z zu konstruieren und das Bit b zu berechnen(ϕ,b)ϕzb=1zϕzb, die von Natur aus Poly-Zeit ist. Mit ein wenig Arbeit kann jedoch gezeigt werden, dass Schemata wie dieses normalerweise vollständig sind, wenn der Logspace durch eine nicht-naive Reduktion reduziert wird. (Ich habe dieses spezielle Beispiel nicht ausgearbeitet ...)


Vielen Dank für Ihre nette Antwort und ich liebe es, sie zu akzeptieren, aber ich werde auf eine Antwort warten, die meine Frage direkt mit einem natürlichen Problem beantwortet.
Mohammad Al-Turkistany

Natürliches Problem bei der gängigsten Interpretation des Wortes natürlich in der Komplexitätstheorie.
Mohammad Al-Turkistany
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