Позволять быть классом сложности и быть рандомизированным аналогом определяется так же, как определяется в отношении , Более формально мы предоставляем полиномиально много случайных битов и принимаем входные данные, если вероятность принять больше,
В предыдущем посте я спросил, было ли известно, выполняется ли равенство между а также за класс сложности схемы. Ответ положительный для всех классов сложности, достаточно выразительных для вычисления большинства и дляпо какой-то другой причине. Эти результаты, однако, неоднородны, и я хотел бы знать:
Унифицированные версии этих результатов изучены или известны? Есть ли частичные результаты?
Они подразумевают давнюю догадку?
Я считаю, что равномерная дерандомизация это точно поэтому я ожидаю, что ответом будет «да», но мне не совсем ясно, какова равномерная дерандомизация малых классов внутри Иерархия подразумевает.
Ответы:
Класс Униформа-РНК много изучен. Это открытая проблема, является ли Равномерный-RNC = Равномерным-NC. Uniform- (R) NC соответствуют (рандомизированным) PRAM с полиномиально большим числом процессоров и временем полилогарифмической обработки (см. Справочник по теоретической информатике, том A). Таким образом, вопрос в том, может ли каждая эффективная рандомизированная параллельная алгоритм быть дерандомизированной.
Поскольку тестирование идентичности символьных детерминант проводится в униформном RNC, дерандомизация RNC подразумевает нижние границы схемы по результатам Kabanets & Impagliazzo (Computational Complexity, 13 (1-2), pages 1-46, 2004).
Важным частным случаем является вопрос о том, можем ли мы вычислить идеальные соответствия в равномерном NC. Известно несколько рандомизированных параллельных алгоритмов, но мы не знаем, существует ли детерминированный. Недавно Феннер, Гурьяр и Тирауф (STOC 2016) показали, что мы можем вычислить идеальные соответствия в двудольных графах по однородным цепям полилогарифмической глубины и квазиполиномиального размера.
источник