Ist


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Ich erwarte, dass die Antwort nein ist, aber ich konnte kein Gegenbeispiel konstruieren. Der Unterschied besteht darin, dass wir in möglicherweise nicht in der Lage sind, einen O ( n 2 + ε ) -Algorithmus in ε einheitlich auszuwählen .∩ε>0DTIME(O(n2+ε))O(n2+ε)ε

Durch eine Verzahnung Argument (siehe beispielsweise diese Frage ), wenn es ein ce Satz von Turing Maschinen eine Sprache entscheiden L , so dass ∀ ε > 0 ∃ M i ∈ O ( n 2 + ε ) , dann L ist in D T I M E ( n 2 + o ( 1 ) ) .MiL∀ε>0∃Mi∈O(n2+ε)LDTIME(n2+o(1))

Bei einer Turing-Maschine ist es Π 0 3 -vollständig , ob die Maschine in der Zeit läuft. Ob eine Sprache (mit einem Code für eine Maschine, die sie erkennt) in D T I M E ( n 2 + o ( 1 ) ) ist, ist Σ 0 4 (und Π 0 3 -hart); ob eine Sprache in ∩ ε > 0 ist D T I M E ( O (n2+o(1)Π30DTIME(n2+o(1))Σ40Π30 ist Π 0 3 -vollständig. Wenn wir beweisen können , Σ 0 4 Vollständigkeit (oder nur Σ 0 3 -Härte) von D T I M E ( n 2 + o ( 1 ) ) , die das Problem lösen würde, aber ich bin nicht sicherwie das zu tun.∩ε>0DTIME(O(n2+ε))Π30Σ40Σ30DTIME(n2+o(1))

Das Problem wäre auch gelöst, wenn wir eine Folge von Sprachen so dass * L i einen natürlichen O ( n 2 + 1 / i ) -Entscheidungsalgorithmus hat (einheitlich in i ). * Jedes L i ist endlich. * Nicht nur die Größe von L i ist unentscheidbar, ein Algorithmus kann auch nicht ausschließen, dass w ∈ L i viel schneller ist als O ( n 2 + 1 / i ) (für den schlimmsten Fall)Li
LiO(n2+1/i)i
Li
Liw∈LiO(n2+1/i) ), mit Ausnahme von endlich vielen i (abhängig vom Algorithmus).wi

Ich bin auch gespannt , ob es irgendwelche bemerkenswerte / interessante Beispiele (für oder einer analogen Beziehung ).∩ε>0DTIME(O(n2+ε))∖DTIME(n2+o(1))


Ich habe noch nie über Entscheidbarkeitsfragen nachgedacht, wie wenn man eine Turing-Maschine gibt, erkennt sie eine Sprache in . Sehr gepflegt! Gab es einen bestimmten Grund, warum Sie im Exponenten 2 gewählt haben? Ich vermute, das wäre ungefähr das Gleiche, wenn Sie eine andere Zahl im Exponenten berücksichtigen würden, die größer als 2 ist. DTIME(n2+o(1))
— Michael Wehar

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@MichaelWehar Ich wollte nur ein konkretes Beispiel, und '1' ist manchmal etwas Besonderes, also habe ich '2' gewählt. Die Vollständigkeitseigenschaften oben und die Antwort unten sind ziemlich allgemein.
— Dmytro Taranovsky

Antworten:


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Hier ist ein Gegenbeispiel, dh eine Sprache mit einem -Algorithmus (unter Verwendung von Multitape-Turing-Maschinen) für jedes ε > 0 , jedoch nicht einheitlich in ε : Akzeptiere 0 k 1 m iff k > 0 und das k- te Turing Maschine stoppt in weniger als m 2 + 1 / k Schritten am leeren Eingang. Andere Zeichenfolgen werden abgelehnt.O(n2+ε)ε>0ε
0k1mk>0km2+1/k

For every ε, we get an O(n2+ε) algorithm by hardcoding all sufficiently small nonhalting machines, and simulating the rest.

Now, consider a Turing machine M deciding the language.

Sei (auf der Leereingabe ) eine effiziente Implementierung des Folgenden: für n in 1,2,4,8, ...:      benutze M , um zu entscheiden, ob M ' in < n 2 + 1 / M ' Schritten anhält .      halt iff M sagt, dass wir nicht anhalten, aber wir können trotzdem in < n 2 + 1 / M ' Schritten anhalten .M′
n
MM′<n2+1/M′
M<n2+1/M′

By correctness of M, M′ does not halt, but M takes Ω(n2+1/M′)-steps on input 0M′1n−M′ for infinitely many n. (If M is too fast, then M′ would contradict M. The Ω(n2+1/M′) bound depends on M′ simulating M in linear time and otherwise being efficient.)


I don't understand the last sentence. Where do we get lower bounds on the running time of M?
— Emil Jeřábek supports Monica

@EmilJeřábek I clarified the answer. Let me know if it can be improved further.
— Dmytro Taranovsky

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Pethaps Ich verstehe nicht, was "aber wir können noch anhalten in ..." bedeutet. Was genau macht M?
— Emil Jeřábek unterstützt Monica

@ EmilJeřábek M 'verwendet keine Eingabe und ruft wiederholt M auf, um das begrenzte Halteproblem für M' zu bestimmen. Wenn beispielsweise M 'nach 900 Schritten feststellt, dass (gemäß M) M' in den ersten 1000 Schritten nicht anhält, dann hält M 'an. Wenn nicht, läuft M 'weiter und ruft M auf, um zu entscheiden, ob M' in den ersten 4000 Schritten anhält oder so.
— Dmytro Taranovsky
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