Гипотеза Бермана – Хартманиса: все NP-полные языки выглядят одинаково в том смысле, что они могут быть связаны друг с другом полиномиальными изоморфизмами времени [1].
Меня интересует более мелкозернистая версия «полиномиального времени», то есть, если мы используем параметризованные сокращения.
Параметризованная задача - это подмножество , где Σ - конечный алфавит, а Z ≥ 0 - множество неотрицательных чисел. Таким образом, экземпляром параметризованной задачи является пара ( I , k ) , где k - параметр.
Параметризованная задача является приводимым с фиксированными параметрами к параметризованной задаче π 2, если существуют функции f , g : Z ≥ 0 → Z ≥ 0 , Φ : Σ ∗ × Z ≥ 0 → Σ ∗ и полином p ( · ) такие , что для любого экземпляра ( я , K ) из П 1 , ( Ф ( I , является экземпляром π 2, вычислимым за время f ( k ) · p ( | I | ) и ( I , k ) ∈ π 1 тогда и только тогда, когда ( Φ ( I , k ) , g ( k ) ) ∈ π 2, Две параметризованные задачи эквивалентны с фиксированными параметрами, если они сводимы с фиксированными параметрами друг к другу.
Некоторые NP-полные задачи являются FPT, например, решающая версия задачи покрытия вершин NP-Complete, она имеет алгоритм [2]. Нахождение лучших сокращений с фиксированными параметрами задачи FPT, которая является NP-Complete, может привести к лучшему алгоритму, например, вызывая сокращение к «версии с гарантией выше» задачи Multiway Cut, может привести к алгоритму во времени O ∗ ( 4 k ) для задачи AGVC (покрытие вершины над гарантией) [3], которая лучше, чем исходный алгоритм O ∗ ( 15 k ) [4].
Это предположение верно?
[1] Berman, L .; Хартманис, J. (1977), «Об изоморфизмах и плотности NP и других полных наборов», SIAM Journal of Computing 6 (2): 305–322.
[2] Дж. Чен, И. А. Кандж и Г. Ся, Улучшенные верхние границы для покрытия вершин, Theor.Comput. Sci., 411 (2010), с. 3736-3756.
[3] М. Сиган, М. Пилипчук, М. Пилипчук, Ю. О. Войтащик. О параметрированном многомерном разрезе выше нижних границ, в IPEC, 2011.
[4] М. Махаджан и В. Раман, Параметризация выше гарантированных значений: Maxsat и maxcut, J. Algorithms, 31 (1999), pp. 335-354.