Я хотел бы найти алгоритм полиномиального времени, который определяет, содержит ли диапазон данного набора матриц матрицу перестановок.
Если кто-нибудь знает, относится ли эта проблема к другому классу сложности, это было бы так же полезно.
РЕДАКТИРОВАТЬ: я пометил этот вопрос с помощью линейного программирования, потому что у меня есть сильное подозрение, что если бы такое решение существовало, это был бы своего рода алгоритм линейного программирования. Я полагаю, что причина в том, что крайние точки многогранника Биркгофа - это именно матрицы перестановок. Если бы тогда вы могли найти целевую функцию, которая максимизируется или минимизируется только на вершинах многогранника Биркгофа, вы можете ограничить свою функцию пересечением многогранника и вашего векторного подпространства, а затем максимизировать ее за полиномиальное время. Если бы это значение было матрицей перестановок, вы бы знали, что набор содержит перестановку. Это мои мысли на эту тему.
РЕДАКТИРОВАТЬ 2: После некоторого дополнительного размышления, мне кажется, что матрицы перестановок являются точно элементами многогранника Биркгофа с евклидовой нормой , мы считаем многогранник Биркгофа выпуклой оболочкойматриц перестановок. Возможно, это также может быть значительным.
РЕДАКТИРОВАТЬ 3: Я добавил полуопределенный тег программирования, потому что после моего предыдущего комментария я начинаю думать, что полуопределенное программирование может быть возможным, поскольку теперь это алгоритм линейной зависимости квадратичной оптимизации.
Ответы:
Конечно, из этого следует, что проблема вряд ли будет иметь многовременный алгоритм, как того требует op.
Вот эта интуиция. Проблема в посте
Это по сути так же, как
Это в свою очередь так же, как
Сокращение Subset-Sum до последней проблемы является стандартным упражнением.
Вот подробное доказательство.
Определите следующую промежуточную задачу:
Доказательство это стандартное домашнее задание. Доказательство в конце.
Доказательство леммы 2. Зафиксируем входную сумму совпадения: полный двудольный граф с неотрицательными целочисленными ребрами веса w : U × V → N + и целью T ∈ N + , где U = { u 1 , … , u n } и V = { v 1 , … , v n } . Для каждого яG=(U,V,E) w:U×V→N+ T∈N+ U={u1,…,un} V={v1,…,vn} , определите M ( i j ) как матрицу в R ( n + 1 ) × ( n + 1 ), где M ( i j ) i j = T и M ( i j ) n + 1 , i , v j ) , а все остальные записи равны нулю. Сокращение выводит следующий набор матриц:
{ M ( ii,j∈{1,2,…,n} M(ij) R(n+1)×(n+1) M(ij)ij=T M(ij)n+1,n+1=w(ui,vj)
Это определяет сокращение.
Запрос. Оболочка этого набора матриц состоит из этих матриц удовлетворяют линейным ограничениям M h , n + 1 = M n + 1 , h =0для всехh≤nи линейное ограничениеM∈ R(n+1)×(n+1) Mh,n+1=Mn+1,h=0 h≤n
( Доказательство утверждения. При проверке каждой матрицы в наборе удовлетворяет этим ограничениям, поэтому каждая линейная комбинация этих матриц удовлетворяет. И наоборот, еслиM∈ R ( n + 1 ) × ( n + 1 ) удовлетворяет ограничениям тогдаMравно линейной комбинации M ′ = ∑ n i = 1 ∑ n j = 1 α i j M ( i j = M i j / M (M(ij) M∈R(n+1)×(n+1) M из матриц, где α я JM′=∑ni=1∑nj=1αijM(ij) . Обратите вниманиечтов частности,помощью различных определений и линейных ограничений,
М ' п + 1 , п + 1 =ΣяJαяJш(уя,vJαij=Mij/M(ij)ij=Mij/T
Это доказывает иск.)
Теперь мы показываем, что сокращение является правильным. То есть данный граф имеет вес- T, совпадающий тогда и только тогда, когда набор матриц охватывает матрицу перестановок.G T
( Только если. ) Сначала предположим, что данный граф h = 0 для всех h ≤ n . Тогда ∑ есть весовое T идеальное соответствие M ′ . Пусть M ∈ { 0 , 1 } ( n + 1 ) × ( n + 1 ) - соответствующаяматрица перестановок n × n с добавлением дополнительной строки и столбца, так что M n + 1 , n + 1 = 1 1 = M n + 1 ,G T M′ M∈{0,1}(n+1)×(n+1) n×n Mn+1,n+1=1 и Mh,n+1=Mn+1,h=0 h≤n является весМ', то есть,ТиМп+1∑ni=1∑nj=1Mijw(ui,vj) M′ T Mn+1,n+1=1 , Так что линейные ограничения в трюме претензии, и продолжительность данного набора матриц перестановок содержат матрицу .M
( Матрица перестановок. Масса М ' является Σ п я = Если. ) С другой стороны , предположим , что оболочка содержит любую перестановку матрицу . Согласно утверждению, единственная ненулевая запись в строке n + 1 или столбце n + 1 - это M n + 1 , n + 1 , поэтому (поскольку M является матрицей перестановок), должно быть, что M n + 1 , n + 1 = 1 . Таким образом, удаление последней строки и столбца дает матрицу перестановок n × n . Пусть M ′ будет идеальным соответствиемM n+1 n+1 Mn+1,n+1 M Mn+1,n+1=1 n×n M′ соответствует этой n × n 1 Е п J = 1 М я J ш ( у я , v J ) , который (по п) является Т М п + 1 , п + 1 = Т . Таким образом, данный граф имеет соответствие веса и T , что доказывает лемму 2. ◻G n×n M′ ∑ni=1∑nj=1Mijw(ui,vj) TMn+1,n+1=T T □
Вот отложенное доказательство леммы 1:
Доказательство леммы 1. Для данного экземпляра суммы подмножеств редукция выдает экземпляр суммы совпадений ( G = ( U , V , E ) , T ), где U = { u 1 , u 2 , … , u 2 n } , V = { v 1 , v 2 ,(w,T)∈Nn+×N+ (G=(U,V,E),T) U={u1,u2,…,u2n} имеет вес w i , а все остальные ребра имеют вес ноль. , для каждого i ∈ { 1 , … , n } , ребра ( u i , v i )V={v1,v2,…,v2n} i∈{1,…,n} (ui,vi) wi
Для любого идеального соответствия с весами ребер, суммирующими с , множество S = { i : ( u i , v i ) ∈ M , i ≤ n } является решением данного экземпляра суммы подмножества (так как они являются единственными ребра с нулевым весом в M ).T S={i:(ui,vi)∈M,i≤n} M
Наоборот, при любом решении экземпляра суммы подмножеств, скажем, с ∑ i ∈ S w i = T , множество ребер { ( u i , v i ) : i ∈ S } равно частичное сопоставление с весом T , и оно легко распространяется на идеальное сопоставление веса T путем добавления, например, следующего набора ребер (с нулевым весом):S⊆{1,…,n} ∑i∈Swi=T {(ui,vi):i∈S} T T
Это доказывает лемму 1. Теорема следует из лемм 1 и 2. ◻ □
ps Кроме того, согласно этому ответу , ограничение Matching-Sum на экземпляры с полиномиально ограниченными весами ребер находится в P. Но я уверен, что ограничение задачи в посте на матрицы с полиномиально-ограниченными (целое число ) записи остается нп хард.
источник
Относительно проблемы вычисления диаметра многогранника, представленного как пересечение полупространств, проблема является NP-трудной в целом, а также NP-трудной для аппроксимации в пределах любого постоянного множителя, см. Статью Бридена и ссылки в ней. Я думаю, что для центрально-симметричных многогранников SDP дает приближение, гдеm- число неравенств, определяющих многогранник. Я рисую это ниже черты.O ( журналм-----√) м
В вашем случае многогранник Биркгофа не является центрально-симметричным, но для ваших целей достаточно работы с выпуклой оболочкой P и - P. Я думаю, что этот «симметричный многогранник Биркгофа» можно представить как множество всех квадратных матриц Mп п - П M которые удовлетворяют:
Если это правильное представление (не уверен), то вы можете просто добавить ограничения, которые ограничивают этот многогранник для вашего данного подпространства. Нетрудно адаптировать SDP под линией к этому представлению, но я предпочитаю не проходить его, чтобы сохранить нотацию управляемой.
Я не уверен, что приблизительный диаметр делает для вашей задачи: он, вероятно, позволяет вам решить, является ли данное подпространство близко к матрице перестановок или далеко от всех из них, но я не разработал расчеты.
Позвольте мне закончить с эскизом округления SDP (который является довольно стандартным тарифом). Пусть - центрально-симметричный многогранник, где A - m × n . Определим векторную программу:п={x:−b≤Ax≤b} A m×n
при условии:
. Чтобы показать это, я дам вам алгоритм, который, учитывая(Vя)α≤O(logm−−−−−√)⋅diam(P) (vi)ni=1 α x∈P αO(logm√) n g gi x~i=gTvi
источник