Boolesche Hierarchie
Die Boolesche Hierarchie ist eine Hierarchie von Komplexitätsklassen, die als boolesche Kombinationen von NP-Problemen gebildet werden.
Definition
Zunächst definieren wir boolesche Konnektive für Komplexitätsklassen. Seien zwei Komplexitätsklassen, dann
- , wobei das Komplement von ist.
Ausgehend von NP können die verschiedenen Ebenen der Booleschen Hierarchie (BH) definiert werden:
Zum Beispiel und .
Die Boolesche Hierarchie (BH) wird dann als die Vereinigung aller ihrer Level definiert, also .
Alternative Charakterisierung
Die Boolesche Hierarchie kann für auch wie folgt charakterisiert werden[1]:
Charakterisierung über die Symmetrische Differenz
Seien zwei Komplexitätsklassen, dann ist
- , wobei die symmetrische Differenz darstellt.
Dann lässt sich als bzw. charakterisieren.[1]
Vollständige Probleme
Ausgehend von einem beliegen NP-vollständigen Problem A (z. B.: SAT) kann man eine Familie von vollständigen Problemen für verschiedene Level der Booleschen Hierarchie wie folgt definieren[2].
Gegeben sei eine Folgen von verschiedenen Instanzen des Problems A, sodass wann immer gilt, auch gilt.
- Zu entscheiden, ob in einer Folge der Länge eine ungerade Anzahl an Instanzen in A sind, ist -vollständig.
- Zu entscheiden, ob in einer Folge der Länge eine gerade Anzahl an Instanzen in A sind, ist -vollständig.
Beziehungen zu anderen Komplexitätsklassen
- Sollte die Boolesche Hierarchie kollabieren, dann kollabiert auch die polynomielle Hierarchie zu .
- und
Die Klasse DP
Die Klasse DP (Difference Polynomial Time) wurde von Papadimitriou and Yannakakis eingeführt[3] und ist wie folgt definiert. Eine Sprache ist in DP genau dann, wenn es Sprachen gibt, so dass .
Damit entspricht DP dem zweiten Level der Booleschen Hierarchie.
SAT-UNSAT-Problem
Das SAT-UNSAT-Problem ist das kanonische vollständige Problem für die Klasse DP.
Eine SAT-UNSAT-Instanz besteht aus einem Paar von aussagenlogischen Formeln (wahlweise in 3-KNF). Die Problemstellung ist zu entscheiden, ob erfüllbar (SAT) und unerfüllbar (UNSAT) ist.
Alternative Charakterisierung der DP-Vollständigkeit
Die vollständigen Probleme der Klasse DP können auch wie folgt charakterisiert werden[4].
Eine Sprache L ist DP-vollständig genau dann, wenn alle der folgenden Bedingungen erfüllt sind:
- ist NP-schwer
- ist coNP-schwer
- Fehler beim Parsen (MathML mit SVG- oder PNG-Rückgriff (empfohlen für moderne Browser und Barrierefreiheitswerkzeuge): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „https://wikimedia.org/api/rest_v1/“:): {\displaystyle L} hat die Fehler beim Parsen (MathML mit SVG- oder PNG-Rückgriff (empfohlen für moderne Browser und Barrierefreiheitswerkzeuge): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „https://wikimedia.org/api/rest_v1/“:): {\displaystyle AND_2} -Eigenschaft: Die Sprache Fehler beim Parsen (MathML mit SVG- oder PNG-Rückgriff (empfohlen für moderne Browser und Barrierefreiheitswerkzeuge): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „https://wikimedia.org/api/rest_v1/“:): {\displaystyle AND_2(L)} ist als Fehler beim Parsen (MathML mit SVG- oder PNG-Rückgriff (empfohlen für moderne Browser und Barrierefreiheitswerkzeuge): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „https://wikimedia.org/api/rest_v1/“:): {\displaystyle AND_2(L)=\{<x,y>\mid x,y \in L\}} definiert. Eine Sprache Fehler beim Parsen (MathML mit SVG- oder PNG-Rückgriff (empfohlen für moderne Browser und Barrierefreiheitswerkzeuge): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „https://wikimedia.org/api/rest_v1/“:): {\displaystyle L} hat die Fehler beim Parsen (MathML mit SVG- oder PNG-Rückgriff (empfohlen für moderne Browser und Barrierefreiheitswerkzeuge): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „https://wikimedia.org/api/rest_v1/“:): {\displaystyle AND_2} -Eigenschaft, wenn Fehler beim Parsen (MathML mit SVG- oder PNG-Rückgriff (empfohlen für moderne Browser und Barrierefreiheitswerkzeuge): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „https://wikimedia.org/api/rest_v1/“:): {\displaystyle AND_2(L) \preceq_m^p L } , sich also die AND-Verknüpfung der Sprache wieder polynomiell auf die Sprache selbst reduzieren lässt.
Probleme in der Klasse DP
Die folgenden Probleme liegen in der Klasse DP oder sind sogar DP-vollständig.[5]
Vollständige Probleme
Neben dem SAT-UNSAT-Problem finden sich hier zahlreiche EXACT-Varianten von Optimierungsproblemen, bei denen man fragt, ob die Lösung genau eine gegebene Größe k hat, während man bei den NP-Varianten typischerweise nur fragt, ob die Lösung größer oder kleiner als ein Wert k ist.
- EXACT TSP: Gegeben eine Instanz des Problem des Handlungsreisenden und eine Zahl k. Ist die kürzeste mögliche Reisestrecke genau k?
- EXACT INDEPENDENT SET: Gegeben ein Graph und eine Zahl k. Enthält die größte stabile Menge genau k Knoten?
- EXACT KNAPSACK: Gegeben eine Instanz des Rucksackproblems und eine Zahl k. Ist der optimale Wert der Zielfunktion genau k?
- EXACT MAX-CUT: Gegeben ein Graph und eine Zahl k. Hat der maximale Schnitt Gewicht k?
- EXACT MAX-SAT: Gegeben eine aussagenlogische Formel in KNF und eine Zahl k. Ist die maximale Anzahl von Klauseln, die gleichzeitig erfüllt werden können, genau k? (siehe auch Max-3-SAT)
- CRITICAL SAT: Gegeben eine aussagenlogische Formel F in KNF. Ist F unerfüllbar, aber das Löschen jeder beliebigen Klausel macht F erfüllbar?[6]
- CRITICAL HAMILTON PATH: Gegeben ein Graph. Ist es wahr, dass der Graph keinen Hamiltonweg hat, aber das Hinzufügen jeder beliebigen Kante einen Hamiltonweg erzeugt?[6]
- CRITICAL 3-COLORABILITY: Gegeben ein Graph. Ist es wahr, dass der Graph nicht 3-knotenfärbbar ist, aber das Löschen jedes beliebigen Knoten den Graph 3-knotenfärbbar macht?[7]
Probleme in DP
- UNIQUE SAT: Gegeben eine aussagenlogische Formel F in KNF. Gibt es genau eine Interpretation, die F erfüllt?
Literatur
- Gerd Wechsung: On the Boolean closure of NP. In: Lothar Budach (Hrsg.): Fundamentals of Computation Theory (= Lecture Notes in Computer Science). Band 199. Springer, Berlin Heidelberg 1985, ISBN 978-3-540-15689-5, S. 485–493, doi:10.1007/BFb0028832.
- Richard Chang, Jim Kadin: The Boolean Hierarchy and the Polynomial Hierarchy: A Closer Connection. In: SIAM J. Comput. Band 25, Nr. 2, 1996, S. 340–354, doi:10.1137/S0097539790178069.
Weblinks
Einzelnachweise
- ↑ a b Johannes Köbler, Uwe Schöning, Klaus Wagner: The Difference and Truth-Table Hierarchies for NP. In: Theoretical Informatics and Applications. Band 21, Nr. 4, 1987, S. 419–43.
- ↑ More Complicated Questions About Maxima and Minima, and Some Closures of NP. In: Theoret. Comput. Sci. Band 51, 1987, S. 53–80.
- ↑ C. H. Papadimitriou and M. Yannakakis. The complexity of facets (and some facets of complexity). Journal of Computer and System Sciences, 28(2):244–259, 1982.
- ↑ Richard Chang, Jim Kadin: On Computing Boolean Connectives of Characteristic Functions. Mathematical Systems Theory 28(3): 173–198 (1995) doi:10.1007/BF01303054.
- ↑ Christos H. Papadimitriou: Computational complexity. Chapter 17. Academic Internet Publ. 2007, ISBN 978-1-4288-1409-7, pp. 1–49
- ↑ a b Christos H. Papadimitriou, David Wolfe: The complexity of facets resolved. In: Journal of Computer and System Sciences. Band 37, Nr. 1, 1988, S. 2–13, doi:10.1016/0022-0000(88)90042-6.
- ↑ Jin-yi Cai, Gabriele E. Meyer: Graph minimal uncolorability is DP-complete. In: SIAM Journal on Computing. Band 16, Nr. 2, 1987, S. 259 - 277, doi:10.1137/0216022.