1、定义了非确定型图灵机,也就有了非确定型计算。非确定图灵机的时间复杂性难定义。只关心回答Yes的实例的时间就好说了。NP问题的定义,一个问题是多项式时间可验证的含义,一个实例若回答是,当然能猜出来,所以能正确回答yes。NP问题可以认为若实例回答是,则存在不确定多项式时间算法正确回答的问题类。*在定义NP问题时,只关心问题的那些回答Yes的实例。回答No的实例不关心。若对回答Yes的问题实例,存在NTM程序能够多项式时间回答是,则这个问题就是NP类。*用不着关心那些回答No的实例。若1可以多项式归约到2,则若2存在多项式算法,则1也有多项式算法。前面的多项式规约进一步修改如下:认为与前面的定义等
2、价。 ,IL1,f(I)L2,1(I)=Yes2(f(I)=Yes,充分必要的。IY1f(I)Y2。不关心回答No的实例。实际前面NTM定义中就只关心回答Yes的实例。与猜测能力有关。如果定义猜测能力过于复杂,能力就太大了。P问题可以在多项式时间回答是或否。实际上,只定义那些回答Yes的实例能够多项式式时间验证就足以达到我们所要求的目的。*不关心回答no的实例。以后证明都用此定义。再解释非确定Turing机:规定(1)猜测部件把解写在从-1开始向左的存储带上。最多写输入长度的多项式个方格。(2)我们自己编写的验证程序直接使用猜测解带方格中的内容,没写直接用。(3)实际这不是最早的非确定型图灵机
3、。若有一个特殊问题,任意一个NP问题均可多项式规约到该问题,则该问题非常特殊。严格定义时,要求是NP类问题。这样的问题成为NP-Complete,若NP-Complete问题可以多项式时间解决,则其他所有NP问题都可以在多项式时间解决。 首先要搞清楚,现在我们研究的问题是多项式时间可验证的问题类,最后只需要回答是和否即可以。 有很多问题不是多项式时间可验证的,那个留到以后再说。因此也不是NPC的。这就是为什么只研究判定问题了。 判定问题绝大多数都是多项式时间可验证的。多项式变换的符号:引理3.1:若12,2P,则1P。是为什么?注意一点,当多项式可解时,否的实例也能在多项式时间回答。引理3.2
4、:12,23,则13定义3.10:12,21,则称1和2多项式等价。定义3.11:NP,1NP,1,则称是NP-Complete的。NP-完全的。其他人有很多叫法。简称NPC问题。若是NPC问题,有多项式时间算法,则任意NP问题都有多项式时间求解算法。定理3.12:若有, NPC,则下述(1)(2)等价。(1)PNP;(2) P,即:PNP P若1NPC,2NP,12,则2NPC这是最重要的一个定理。只要有了一个NPC,其他问题也可以证明NPC了。下面的问题是寻找第一个NPC问题。3.5Cook定理任意一个NP问题都有一个多项式时间验证程序唯一代表改问题。验证结果回答Yes 或No。SAT的例
5、子:Y = (u1u5)(u2u3)(u4u5)(u1)是否存在真值指派使Y = 1。Instance:U=u1,u2,u3,u4,u5,C=C1,C2,C3,C4Query:If there is assignation of U such that every clause of C is satisefied.定理3.4:SAT NPC。证明:(1)SATNP,首先要验证这个。不验证不能说明是NPC。*不属于NP是否属于NPC?,不属于。(2)将任意一个NP问题多项式规约到sat。每个NP问题有一个对应一个NTM的多项式时间验证程序。该验证程序最后回答Yes或No。但是我们只关心回答Ye
6、s的NP问题实例。任意一个NP问题的实例放在NTM存储带上,若回答yes,NTM程序多项式时间步验证给出正确回答。把求解任意一个NP问题的NTM规约到sat。设NTM描述为:描述问题需要符号集 =s1,s2,sm=s1, s2, , sm, si=si Q=q0,q1=qy,q2=qn,q3,qr (qi,si)=(qi,si,i),变化规则早已确定了,就是程序。 P(n):M接受输入I,|I| = n,按照计算,对于猜测的解,经过不超过P(n)步计算,到达停机态,P(n)是n的多项式函数。每个实例都存放在读写带上了,要把这个实例变成SAT的实例。实例为:sk1, sk2, , skn。怎样把
7、这个实例变成SAT实例?这个实例回答Yes变成的SAT实例也回答Yes。要借助别的东西,借助验证程序。可以形式化地描述验证程序,(qi, si)(, , i)Q ss0s1sm-1smq1qrNTM执行程序的每一步状态都可以用SAT布尔变量表示。开始规约:变量描述求解过程,项约束求解中程序遵循的规则。1定义三种变量描述NTM的求解状态,(1)Qi,k:描述状态,0iP(n),0kr,在时刻i,M处于状态qk,(r+1)(P(n)+1)个这样的变量。(2)Hi,j:描述读写头位置,0iP(n),-P(n)jP(n),在时刻i,M读写头正扫描带方格j。(2P(n)+1)(P(n)+1)个变量。(3
8、)Si,j,L:描述带方格内容,0iP(n),-P(n)jP(n),0Lm,在i时刻带方格j中的内容为符号sL,(m+1)(2P(n)+1)(P(n)+1)。解释:从0到p(n)每一个时刻的Turing机状态,读写头位置,读写带上的符号。2NTM程序接受判定问题的实例I,M运行中应遵循下述规则。G1在时刻i,M确切处在一个状态,q0,qrG2在时刻i, 读写头确切地扫描一个带方格。G3在时刻i,每个带方格确切地含有一个符号,中的。G4在时刻0,对于输入I,计算处于验证阶段的起始状态。G5在时刻P(n),M处于qy状态,接受I。G6转换函数决定i时刻到i+1时刻的状态变化。G1中的项如下构成:(
9、1)Qi,0,Qi,1,Qi,r,0iP(n)(2), ,0iP(n),0jjr(1)的个数:P(n)+1(2)的个数:(P(n)+1) G2的构成如下:(1)Hi,-P(n),Hi,-P(n)+1,Hi,0,Hi,P(n)0iP(n)读写头位于上述位置。至少一个为真的。但不能量个同时为真。 ,0iP(n),-P(n)jjP(n)读写头不能同时指向两个带方格,所以综合(1)(2),每个时刻,读写头总指向固定一个带方格。G3的构成:(1)Si,j,0,Si,j,1,Si,j,m,0iP(n),-P(n)jP(n)i时刻,j号带方格中的内容可能是s1,sm ,0iP(n),-P(n)jP(n),0
10、kkm一个时刻一个方格中不可能含有两个符号。(P(n)+1)(2P(n)+1)。(P(n)+1)(2P(n)+1) G4的构成:Q0,0:0时刻状态为q0H0,0:0时刻读写头位于0号带方格S0,0,k0,S0,1,k1,S0,n,knS0,n+1,0,S0,n+2,0,S0,P(n),00时刻带方格中的内容分别为:sk0,sk1,skn。其他带方格中是什么内容?G5:QP(n),1,时刻P(n)的NTM状态为qy=q1。接受状态。G6=G61G62,两个子项G61:保证在时刻i,若读写头不扫描带方格j,则在时刻i+1,j带方格的内容与i时刻j带方格的内容相同。,Hi,j,Si+1,j,L,0
11、iP(n),-P(n)jP(n),0LmG61的个数:(P(n)+1)(2P(n)+1)(m+1)当NTM程序从一个状态转到另一个状态时,状态变化,读写头移动,符号改变遵从函数。(qk,sL)=()(1),Hi+1,j+i时刻的状态为qk,读写头位置为j,j方格中的符号为sL则读写头移动为。 0iP(n),-P(n)jP(n),0kr,0Lm所以(1)的clause个数是:(P(n)+1)(2P(n)+1)(r+1)(m+1),,Qi+1,k0iP(n),-P(n) j P(n),0kr,0 L m。所以(2)的clause个数是:(3),Si+1,j,L0iP(n),-P(n)jP(n),0
12、kr,0Lm(3)的个数也不超过: 上面是规约,首先说明这个规约是多项式规约,G1,G2,G3,G4,G5,G6都是多项式个clause,因此是多项式规约。 下面说明规约后的计算情况:若任意问题的实例I回答yes,则NTM程序最后停机在qy,此时必存在一个sat变量的真值指派使每个项均满足。若sat实例存在真值指派使每个项均满足,则最后NTM会停机在yes态,相应问题的实例回答yes。这就证明了第一个NP-complete问题。再说明:*为什么SAT能多项式时间可解,则NTM就不用猜测解了。*s0,-1,s1,s0,-1,s2,s0,-1,sm,* s0,-2,s1,s0,-2,s2,s0,-2,sm* s0,-P(n),s1,s0,-P(n),s2,s0,-P(n),sm*0时刻的内容,由SAT实例计算出来。Cook想了一个办法说明问题难度,任意一个NP问题都可以多项时间规约到SAT问题,即若SAT问题能够多项式时间解决,则其他所有NP问题都能多项时间解决。正确回答是和否。若1NPC,2NP,12,则2NPC。已知satNP
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