Als «derandomization» getaggte Fragen

Jeder randomisierte Algorithmus kann durch einen deterministischen Algorithmus auf Kosten einer exponentiellen Erhöhung der Laufzeit simuliert werden. Bei der Derandomisierung geht es darum, randomisierte Algorithmen in effiziente deterministische Algorithmen umzuwandeln.

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Randomisierte Algorithmen unter Verwendung eines Stapels
Ich habe eine neue Derandomisierungstechnik entwickelt, die auf rekursive randomisierte Algorithmen (oder allgemeinere randomisierte Algorithmen, die einen Stapel verwenden) abzielt. Leider konnte ich keine natürlichen randomisierten Algorithmen finden, um meine Techniken anzuwenden. Rekursive Markov-Ketten und stochastische Grammatiken kommen dem, was ich suche, sehr nahe. Gibt es andere (natürlichere) randomisierte Algorithmen, …
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Können wir eine k-weise unabhängige Permutation auf [n] konstruieren, indem wir nur konstante Zeit und Raum verwenden?
Sei eine feste Konstante. Bei einer gegebenen ganzen Zahl wollen wir eine Permutation so konstruieren, dass:n σ ∈ S nk > 0k>0k>0nnnσ∈ S.nσ∈Sn\sigma \in S_n Die Konstruktion verwendet konstante Zeit und Raum (dh die Vorverarbeitung benötigt konstante Zeit und Raum). Wir können Randomisierung verwenden. Wenn , kann in konstanter Zeit …
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Zum Derandomisieren von Polynomidentitätstests
Beim Testen der Polynomidentität suchen wir nach einem deterministischen Algorithmus, um auf die Gleichheit zweier Polynome . Die Derandomisierung bekannter effizienter randomisierter Algorithmen und die Erstellung eines effizienten deterministischen Algorithmus ist ein wichtiges offenes Problem. Gibt es ein vollständiges Problem für PIT, so dass die Derandomisierung von Identitätstests für diese …
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Was sind einige Ergebnisse zu Algorithmen, die Polynome über einen bestimmten Satz von Punkten schätzen?
Es scheint viele randomisierte Algorithmen für das Testen der Polynomidentität zu geben, die prüfen, ob ein gegebenes Polynom Null ist oder nicht. Gibt es Ergebnisse von Algorithmen, die eine Art Schätzung von Polynomen über einen bestimmten Satz von Punkten durchführen? Dies könnte beispielsweise eine Annäherung für welchen Bruchteil dieser Punkte …
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Einheitliche Methode zur Quantifizierung von „Verzweigungen“ bei nichtdeterministischen, probabilistischen und Quantenberechnungen?
Die Berechnung einer nichtdeterministischen Turing-Maschine (NTM) ist bekanntermaßen als ein Baum von Konfigurationen darstellbar, der auf der Startkonfiguration basiert. Jeder Übergang im Programm wird durch einen Vater-Kind-Link in diesem Baum dargestellt. Ähnliche Bäume können auch zur Visualisierung der Berechnungen von Wahrscheinlichkeits- und Quantenmaschinen konstruiert werden. (Beachten Sie, dass es für …
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Konstruktionen besser als eine zufällige.
Ich interessiere mich für Beispiele von Konstruktionen in der Komplexitätstheorie, die besser sind als zufällige Konstruktionen. Das einzige mir bekannte Beispiel für eine solche Konstruktion ist das Gebiet der Fehlerkorrekturcodes. Algebraische Geometriecodes sind in einigen Parameterbereichen besser als zufällige Codes. Man kann solche künstlichen Beispiele leicht konstruieren. Ich interessiere mich …
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Wurde die Derandomisierung leicht ungleichmäßiger Klassen, z. B. BPP / linear, untersucht?
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 …
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Einheitliche Derandomisierung von Schaltungskomplexitätsklassen
Sei eine Komplexitätsklasse und BP- C das randomisierte Gegenstück von C, das auf die gleiche Weise definiert ist , wie BPP in Bezug auf P definiert ist . Formal stellen wir polynomiell viele zufällige Bits bereit und akzeptieren eine Eingabe, wenn die Wahrscheinlichkeit zu akzeptieren über 2 liegtCC\mathcal{C}BP-CBP-C\textrm{BP-}\mathcal{C}CC\mathcal{C}BPPBPP\textrm{BPP}PP\textrm{P} .2323\frac{2}{3} In …
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