Позволять обозначить строку длины соответствует таблице истинности проблемы остановки для входов длины ,
Если последовательность колмогоровских сложностей мы , тогда одна из строк рекомендаций будет использоваться бесконечно часто, и TM с этой жестко закодированной строкой сможет решить равномерно бесконечно часто, что, как мы знаем, не так.
Более тщательное изучение аргумента диагонализации на самом деле показывает, что по крайней мере Итак, вместе с тривиальной верхней границей имеем:
Эта нижняя граница отмечена во введении недавней работы Fortnow и Santhanam «Новые неоднородные нижние границы для классов равномерной сложности» , и они приписывают ее фольклору. По сути, если строка с рекомендациями короче, чем длина ввода, мы можем по-прежнему диагонализировать машины с максимальным количеством рекомендаций.
(Правка: На самом деле, в более ранней версии статьи они приписывали это фольклору, я думаю, теперь они просто говорят, что это адаптация Хартманиса и Стернса.)
На самом деле, в этой статье они касаются теорем иерархии времени, и они утверждают вещи относительно ограничения ресурса временные шаги, а не неограниченная колмогоровская сложность. Но доказательство результата «фольклора» то же самое в неограниченном случае.
Одна из причин, по которой они заботятся о нижних границах совета, заключается в том, что он связан с нижними границами контура и дерандомизацией в парадигме «твердость против случайности». Например, если каноническая задача разрешима во времени есть таблицы истинности, которые требуют совета чтобы быть рассчитанным во времени то эти таблицы истинности не имеют схем размера либо так знаменитым результатом Импальяццо и Вигдерсона.
Спрашивать о вместо этого не имеет таких приложений, но это может быть проще решить. Это также легче сформулировать, не имея никакой зависимости от временного параметра - это довольно естественная проблема, которая, возможно, уже была изучена.
Есть ли лучшие нижние или верхние границы на известен помимо "фольклорного" результата? Является ли нижняя или верхняя границы выше жесткой?
Примечание: есть еще один приятный пост о сложности схемы проблемы остановки, который можно увидеть как почти максимальный по аргументу, зарисованному Эмилем Джерабеком здесь: /mathpro/115275/non-uniform-complexity -of-заместитель запинающийся-проблема
В основном, он использует прием, где мы можем вычислить (с произвольным доступом) первую лексикографическую таблицу истинности (большой) сложности схемы в классе , И мы можем свести это вычисление к запросу к проблеме остановки, и это сокращение имеет низкую сложность схемы. Так, должна иметь большую сложность схемы - если это не так, то эта функция также будет иметь низкую сложность.
Хотя это кажется связанным, я не думаю, что этот аргумент дает что-то для , (Может быть, ограниченная по времени колмогоровская сложностьявляется большим, как подразумевает ограничение сложности схемы, но по мере того, как ограничение по времени уменьшается, сложность резко падает.) Я думаю, что аналогичный аргумент показывает, что, если бы у нас был оракул к проблеме остановки, то мы могли бы поддерживать произвольный доступ Запросы к лексикографически первой несжимаемой строке. Но мы должны сделать ряд адаптивных запросов, и это не может быть сведено непосредственно кнасколько я знаю. Кроме того, строки запроса должны быть экспоненциально большими, так что в итоге они показывают только то, что имеет сложность по крайней мере да, и это не побеждает аргумент "фольклор".
Мой фон в колмогоровской сложности довольно слаб, к сожалению, уже известен какой-то другой аргумент? Может быть, есть хитрость с использованием симметрии информации?
Или есть лучшая верхняя граница, которую я пропустил?
Одна вещь, которая может показаться странной, это то, что переключение обратно на Установка, мы ожидаем получить нижнюю границу совета только тогда, когда мы сократим время ниже наивного алгоритма. Когда у вас достаточно времени для запуска наивного алгоритма, тогда, очевидно, он сжимается. На случай, есливремя вообще не ограничено, поэтому, возможно, у нас «такое же» количество времени, как у противника, и не следует ожидать, что оно будет максимально несжимаемым. Тем не менее, диагонализация работает и в неограниченных условиях - кажется, что для любой машины есть машина, которая делает то же самое, что и эта машина, а затем делает что-то еще, поэтому всегда есть кто-то, у кого больше времени, чем у вас. Так что, возможно, у противника всегда больше времени, чем у нас ...