Wurde die Derandomisierung leicht ungleichmäßiger Klassen, z. B. BPP / linear, untersucht?


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Mit BPP / linear beziehe ich mich auf BPP-Maschinen mit linearen Ratschlägen, die das Versprechen erfüllen, wenn sie den "richtigen" Rat geben, und die Derandomisierung sollte uns beispielsweise einen P / linearen oder (SUBEXP / linearen) Algorithmus geben.

Wenn wir uneinheitliche Annahmen verwenden, sollten klassische Ergebnisse funktionieren, da wir ungleichmäßige Gegner "täuschen" können.

Unter Verwendung einheitlicher Annahmen, beispielsweise , scheint eine nicht triviale Derandomisierung jedoch eine schwierigere Frage zu sein.E.X.P.B.P.P.

Gibt es Ergebnisse bezüglich dieser Art von Klassen, nicht notwendig BPP / linear?

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