Теория сложности, с помощью таких понятий, как NP-полнота, различает вычислительные задачи, которые имеют относительно эффективные решения, и те, которые трудноразрешимы. «Мелкозернистая» сложность призвана уточнить это качественное различие в количественном руководстве относительно точного времени, необходимого для решения проблем. Более подробную информацию можно найти здесь: http://simons.berkeley.edu/programs/complexity2015
Вот несколько важных гипотез:
ETH: - требует времени для некоторого .S A T 2 δ n δ > 0
SETH: для каждого существует такое , что - для переменных, предложений не могут быть решены за времени.k k S A T n m 2 ( 1 - ε ) n p o l y m
Известно, что SETH сильнее, чем ETH, и оба они сильнее, чем , и оба сильнее, чем .F T P ≠ W [ 1 ]
Четыре других важных предположения:
Гипотеза 3SUM: 3SUM для целых чисел в требует времени{ - n 3 , … , n 3 } n 2 - o ( 1 )
Гипотеза О. В. Ортогональные векторы на векторах требуют времени.n 2 - o (
Гипотеза APSP: кратчайший путь всех пар на узлах и битовых весах требует времени.O ( log n ) n 3 - o ( 1 )
Гипотеза BMM: Любой «комбинаторный» алгоритм для умножения булевой матрицы требует времени.
Известно, что SETH подразумевает гипотезу О.В. (Райан Вилламс, 2004). Помимо доказательства Райана, что SETH гипотезу О. В., нет других сокращений, относящихся к известным гипотезам.
Мой вопрос: знаете ли вы другие связанные гипотезы или предположения в этой области? Каковы отношения между ними?
Подтверждение: приведенные результаты взяты из слайдов Вирджинии Васильевской, Уильямс, она также дала мне частичные ответы на этот вопрос.
Ссылка на слайды: http://theory.stanford.edu/~virgi/overview.pdf