Qué sabemos sobre RP co-rp?

¿Qu´e sabemos sobre RP ∩ co-RP? Tenemos que PTIME ⊆ RP ∩ co-RP ¿Podemos demostrar que PTIME = RP ∩ co-RP? IIC3810 – Complejidad probabil´ıstica 3

2 downloads 89 Views 116KB Size

Recommend Stories


Qué sabemos sobre los trabajadores
Jornades de Foment de la Investigació ¿Qué sabemos sobre los trabajadores temporales? Autors Mercedes VENTURA Susana LLORENS Marisa SALANOVA ¿Qué

Qué sabemos los hombres sobre nosotros mismos? **
R E V I S T A H A B L A D U R I A S Juan Manuel Pavía Calderón* ¿Qué sabemos los hombres sobre nosotros mismos?** Una apreciación desde la cartogra

Qu^ es la biodiversidad?
Ruth . Inst. Cat. Hist. Nat., 62: 5-14. 1994 LLETRES DE BATALLA Qu^ es la biodiversidad? Gonzalo Halffter* Rebut : mare 1994 Resum Abstract Glue

Story Transcript

¿Qu´e sabemos sobre RP ∩ co-RP?

Tenemos que PTIME ⊆ RP ∩ co-RP ¿Podemos demostrar que PTIME = RP ∩ co-RP?

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

38 / 44

¿Qu´e sabemos sobre RP ∩ co-RP?

Tenemos que PTIME ⊆ RP ∩ co-RP ¿Podemos demostrar que PTIME = RP ∩ co-RP? !

IIC3810



Este es un problema abierto

Complejidad probabil´ıstica

38 / 44

¿Qu´e sabemos sobre RP ∩ co-RP?

Tenemos que PTIME ⊆ RP ∩ co-RP ¿Podemos demostrar que PTIME = RP ∩ co-RP? !

Este es un problema abierto

Pero podemos demostrar que para cada problema en RP ∩ co-RP existe un algoritmo que lo decide en tiempo polynomial esperado.

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

38 / 44

Un algoritmo de tiempo polinomial esperado

Sea L ∈ RP ∩ co-RP con alfabeto Σ

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

39 / 44

Un algoritmo de tiempo polinomial esperado

Sea L ∈ RP ∩ co-RP con alfabeto Σ

Entonces existen MTs probabil´ısticas M1 y M2 tales que: ! tM1 (n) es O(nk ) y para cada w ∈ Σ∗ : ! !

Si w ∈ L, entonces Pr(M1 acepte w ) ≥ 34 Si w ∈ ̸ L, entonces Pr(M1 acepte w ) = 0

! tM2 (n) es O(nℓ ) y para cada w ∈ Σ∗ : ! !

IIC3810



Si w ∈ L, entonces Pr(M2 acepte w ) = 1 Si w ∈ ̸ L, entonces Pr(M2 rechace w ) ≥ 34

Complejidad probabil´ıstica

39 / 44

Un algoritmo de tiempo polinomial esperado Sea g (n) = m´ax{tM1 (n), tM2 (n)}

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

40 / 44

Un algoritmo de tiempo polinomial esperado Sea g (n) = m´ax{tM1 (n), tM2 (n)} Considere el siguiente algoritmo para decidir si w ∈ L: 1. Escoja al azar y con distribuci´on uniforme un string s1 ∈ {0, 1}∗ tal que |s1 | = g (|w |) 2. Verifique si M1 (w , s1 ) acepta. Si es as´ı retorne s´ı, sino vaya al paso 3 3. Escoja al azar y con distribuci´on uniforme un string s2 ∈ {0, 1}∗ tal que |s2 | = g (|w |) 4. Verifique si M2 (w , s2 ) rechaza. Si es as´ı retorne no, sino vaya al paso 1

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

40 / 44

Un algoritmo de tiempo polinomial esperado

El algoritmo anterior puede no detenerse. !

IIC3810



Si se detiene entrega el resultado correcto

Complejidad probabil´ıstica

41 / 44

Un algoritmo de tiempo polinomial esperado

El algoritmo anterior puede no detenerse. !

Si se detiene entrega el resultado correcto

¿Cu´al es el tiempo esperado de funcionamiento del algoritmo?

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

41 / 44

Un algoritmo de tiempo polinomial esperado

El algoritmo anterior puede no detenerse. !

Si se detiene entrega el resultado correcto

¿Cu´al es el tiempo esperado de funcionamiento del algoritmo? !

IIC3810



Calcular el n´umero esperado de veces que se ejecuta la secuencia de pasos 1 al 4 se reduce a calcular la esperanza de una variable aleatoria con distribuci´ on geom´etrica de par´ametro 43

Complejidad probabil´ıstica

41 / 44

Un algoritmo de tiempo polinomial esperado

El algoritmo anterior puede no detenerse. !

Si se detiene entrega el resultado correcto

¿Cu´al es el tiempo esperado de funcionamiento del algoritmo? !

Calcular el n´umero esperado de veces que se ejecuta la secuencia de pasos 1 al 4 se reduce a calcular la esperanza de una variable aleatoria con distribuci´ on geom´etrica de par´ametro 43

Concluimos que el algoritmo funciona en tiempo polinomial esperado.

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

41 / 44

Una clase de complejidad probabil´ıstica m´as general

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

42 / 44

Una clase de complejidad probabil´ıstica m´as general

Definici´on Sea L un lenguaje sobre un alfabeto Σ. Entonces L est´a en BPP si existe una MT probabil´ıstica M tal que tM (n) es O(nk ) y para cada w ∈ Σ∗ :

IIC3810



!

Si w ∈ L, entonces Pr(M acepte w ) ≥

!

Si w ̸∈ L, entonces Pr(M acepte w ) ≤

Complejidad probabil´ıstica

3 4 1 4

42 / 44

¿D´onde est´a la clase BPP?

Teorema BPP = co-BPP

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

43 / 44

¿D´onde est´a la clase BPP?

Teorema BPP = co-BPP

Ejercicio Demuestre el teorema.

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

43 / 44

¿D´onde est´a la clase BPP?

Teorema BPP = co-BPP

Ejercicio Demuestre el teorema.

Corolario RP ⊆ BPP y co-RP ⊆ BPP

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

43 / 44

¿D´onde est´a la clase BPP?

Es un problema abierto si PTIME = BPP

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

44 / 44

¿D´onde est´a la clase BPP?

Es un problema abierto si PTIME = BPP !

IIC3810



De esto se concluir´ıa que BPP = RP = co-RP = PTIME

Complejidad probabil´ıstica

44 / 44

¿D´onde est´a la clase BPP?

Es un problema abierto si PTIME = BPP !

De esto se concluir´ıa que BPP = RP = co-RP = PTIME

Pero vamos a demostrar que BPP est´a contenida en la jerarqu´ıa polinomial.

IIC3810



Complejidad probabil´ıstica

44 / 44

Get in touch

Social

© Copyright 2013 - 2024 MYDOKUMENT.COM - All rights reserved.