3- SAT的多项式时间算法。的使用示例
Polynomial time algorithm for 3-SAT. Examples of use
摘要:
该算法检查命题公式的不可满足性模式。
英文摘要:
The algorithm checks the propositional formulas for patterns of unsatisfiability.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。
Polynomial time algorithm for 3-SAT. Examples of use
Sergey Gubin
该算法检查命题公式的不可满足性模式。
The algorithm checks the propositional formulas for patterns of unsatisfiability.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。
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A Polynomial Time Algorithm for 3-SAT
本文介绍了一类有效的3SAT算法及其在SAT上的推广。
A Polynomial Time Algorithm for SAT
本文介绍了相容矩阵法,并举例说明了它在P vs NP问题中的应用。该方法是画法几何的推广:在该方法中,我们起草的问题,并解决他们利用图像创建技术。该方法揭示:P = NP = PSPACE
A Critique of a Polynomial-time SAT Solver Devised by Sergey Gubin
本文反驳了Sergey Gubin提出的求解可满足性的多项式时间算法的有效性。Gubin介绍了使用3-SAT的算法,并最终将其扩展到接受各种形式的布尔可满足性问题。因为3-SAT是NP-完全的,所以如果算法是正确的,它将意味着P = NP。此外,本文还反驳了他的多项式时间约化SAT为2-SAT的正确性。
A polynomial-time heuristic for Circuit-SAT
本文提出了一种启发式方法,在输入维的多项式时间和空间中,确定电路描述的是重言式还是矛盾式。如果回路既不是重言式也不是矛盾式,则启发式找到回路输入的分配,使得回路被满足。
Solving 3-SAT and 3-dimensional matching in polynomial time
我们展示了如何在流网络上实现保守逻辑门,提出了一种方法来解决3SAT和三维匹配问题,在多项式时间使用标准的最小成本流方法。
Polynomial time estimates for #SAT
从各种不等式中导出了n个变量和m个子句的CNS实例的满意赋值的数量限制。一些边界可以在多项式时间内计算,更精确的边界需要关于未满足子句数量分布的信息。通常,满意分配的数量涉及该分布的方差和均值。对于大型公式,m>>1,边界随2**n/n而变化,因此它们可能仅用于具有大量满意赋值的实例。
Errors in Improved Polynomial Algorithm For 3 Sat Proposed By Narendra Chaudhari
Narendra Chaudhari [2]提出的在多项式时间内求解3-sat问题的算法存在错误。本文提出的实例,该算法输出错误的结果。
A Real World Mechanism for Testing Satisfiability in Polynomial Time
命题演算公式F的可满足性是否能在多项式时间内确定是一个公开问题。我提出了一个简单的程序,基于一些现实世界的机制来解决这个问题。主要结果是一个机器的蓝图,它能够测试任何公式的合取范式(CNF)的可满足性在线性时间。该设备使用光和一些电化学特性来发挥作用。它适应问题的范围,而不会随着公式的大小而呈指数增长。相反,它要求其组成部分具有无限的精度。
Reducing SAT to 2-SAT
描述了一个多项式时间减少SAT到2-SAT的多项式大小。
A Critique of Du's "A Polynomial-Time Algorithm for 3-SAT
本文批评Du提出的3-SAT多项式时间算法,指出其算法存在缺陷,会错误判定无限族可满足3-CNF公式为不可满足,因而未能证明P=NP。
Three complete deterministic polynomial algorithms for 3SAT
给出了三种判定3SAT布尔可满足性表达式满足赋值存在性的算法。一个算法是确定一个令人满意的分配的情况下,这样的存在。每个算法都是确定性的和多项式的复杂性。确定存在性的算法是完整的,因为每个算法都产生一个不可满足性证书,例如不存在满意的分配,并且这种分配的可满足性确实存在。
A Polynomial Time Bounded-error Quantum Algorithm for Boolean Satisfiability
本文的目的是回答一个长期存在的开放问题NP和BQP之间的关系。本文通过对MAX-E3-SAT问题这一基本NP难问题的BQP量子算法的提出,证明了BQP包含NP。给定一个E3-CNF布尔公式,MAX-E3-SAT问题的目标是找到最大化满足子句数量的变量分配。对于带有$m$子句的E3-CNF布尔公式,该算法在$O(m^2)$中运行,而对于带有$n$输入的E3-CNF布尔公式,在最坏情况下,该算法在$O(n^6)$中运行。该算法使用一种新的迭代部分否定和部分测量技术最大化满足条款的集合。该算法实现了任意高概率的成功$1-ε$小$ε>0$使用多项式资源。该算法除了求解MAX-E3-SAT问题外,还可以根据满足子句的最大数目来判定E3-CNF布尔公式是否可满足,这是一个NP完全问题。
A Linear Complementarity Theorem to solve any Satisfiability Problem in conjunctive normal form in polynomial time
合取范式中的任何可满足性问题都可以在多项式时间内解决,方法是将其简化为3-sat公式并将其转换为线性互补问题(LCP),然后将其作为线性规划(LP)求解。在这个问题类中的任何实例,减少到LCP可以解决,提供一定的必要和充分条件。证明这些条件将满足所有问题在这一类是本文的贡献,这种推导需要一个非线性工具主义的方法,而不是一个现实的,并确认了优势的变分不等式实现。
On SAT information content, its polynomial-time solvability and fixed code algorithms
本文研究了可满足性问题(SAT)的信息量,证明当算法持有指数级信息时SAT可多项式时间求解,SAT的Kolmogorov复杂度为常数,且其信息量随输入规模至少呈指数级增长。
Solving MAX-r-SAT Above a Tight Lower Bound
我们提出了一个精确的算法,决定,对于每个固定的$r \geq 2$在时间$O(m) + 2^{O(k^2)}$是否一个给定的多集的$m$条款的大小$r$承认一个真值分配,满足至少$((2^r-1)m+k)/2^r$条款。因此,当通过满足紧下界$(1-2^{-r})m$以上的子句的数量进行参数化时,\textsc{Max-$r$-Sat}是固定参数易处理的。这解决了Mahajan等人(J. Comput.系统科学,75,2009)。我们的算法是基于一个多项式时间的数据减少过程,减少了一个等价的代数表示的问题与$O(k^2)$变量的问题实例。这是通过将实例表示为适当的多项式来完成的,并且通过应用概率参数结合来自调和分析的一些简单工具来表明,如果多项式不能被简化为大小为$O(k^2)$的多项式,则存在满足所需子句数量的真值分配。我们引入了一个新的概念双核化从一个参数化的问题到另一个,并应用它来证明上述参数化\textsc{Max-$r$-Sat}承认一个多项式大小的核。结合另一个概率参数与工具,从图匹配理论和有符号图,我们表明,如果一个实例的\textsc{Max-2-Sat}与$m$条款至少$3k$变量后,应用某些多项式时间减少规则,然后有一个真值分配,满足至少$(3m+k)/4$条款。我们还概述了如何固定参数的易处理性和多项式大小的内核结果\textsc{Max-$r$-Sat}可以…
Algorithm that Solves 3-SAT in Polynomial Time
复杂性类P是否等于复杂性类NP的问题在过去的40年里一直是一个看似棘手的问题。很明显,如果存在一种算法,可以在多项式时间内解决NP类问题,那么P将等于NP。然而,还没有人能够创建该算法或成功证明这样的算法不存在。本文提出的算法解决了3-可满足性或3-CNF-SAT问题,该问题已被证明是NP-完全的。
Guarantees and Limits of Preprocessing in Constraint Satisfaction and Reasoning
我们提出了第一个理论分析的权力多项式时间预处理的重要组合问题,从各个领域的人工智能。我们考虑的问题从约束满足,全局约束,可满足性,非单调和贝叶斯推理下的结构限制。所有这些问题都涉及两个任务:(i)识别输入中的结构,以满足约束的要求,以及(ii)使用识别的结构来有效地解决推理任务。我们表明,对于大多数考虑的问题,任务(一)承认一个多项式时间预处理的问题内核,其大小是多项式的结构问题参数的输入,相比之下,任务(二)不承认这样的减少到一个问题内核的多项式大小,受复杂性理论假设。作为一个值得注意的例外,我们表明,AtMost-NValue约束的一致性问题承认一个多项式核组成的二次变量和域值。我们的研究结果提供了一个坚实的最坏情况下的保证和理论边界的性能的多项式时间预处理算法所考虑的问题。
The Algorithmic Phase Transition of Random $k$-SAT for Low Degree Polynomials
设$Φ$是具有$n$变量和$m$子句的一致随机$k$ -SAT公式。我们研究的算法任务,找到一个令人满意的分配$Φ$。已知满足的分配以高概率存在直到子句密度$m/n = 2^k \log 2 - \frac12 (\log 2 + 1) + o_k(1)$,而已知的最佳多项式时间算法,Coja-Oghlan的Fix算法,在低得多的子句密度$(1 - o_k(1)) 2^k \log k / k$找到满足的分配。这就提出了一个问题:在更高的子句密度下,是否有可能有效地找到一个令人满意的赋值?我们证明了这类低次多项式算法在子句密度为$(1 + o_k(1)) κ^* 2^k \log k / k$时不能找到一个令人满意的分配,其中子句密度为通用常数$κ^* \approx 4.911$。这个类包含修复,消息传递算法,包括置信度和调查传播引导的抽取(有界或温和增长的轮数),以及因子图上的局部算法。这是第一个硬度的结果,任何类的算法在子句密度内的一个常数因子的修复实现。我们的证明建立并利用了一个新的多路重叠间隙属性定制的随机$k$ -SAT。
Deterministic search for CNF satisfying assignments in almost polynomial time
我们考虑的基本去随机化问题的确定性找到一个满意的CNF公式,有许多满意的分配。我们给出了一个确定性算法,给定一个$n$ -变量$\mathrm{poly}(n)$ -子句CNF公式$F$,至少有$\varepsilon 2^n$满足分配,运行在时间\[ n^{\tilde{O}(\log\log n)^2} \]为$\varepsilon \ge 1/\mathrm{polylog}(n)$,并输出一个令人满意的分配$F$。在我们的工作之前,这个问题的最快已知算法是简单地枚举CNF的伪随机生成器的所有种子;使用CNF的最知名PRG [DETT 10],即使对于常数$\varepsilon$,这也需要时间$n^{\tildeΩ(\log n)}$。我们的方法是基于一个新的一般框架,确定性搜索和确定性近似计数,我们相信可能会找到进一步的应用。
On the Hardness of Satisfiability with Bounded Occurrences in the Polynomial-Time Hierarchy
$ \newcommand{\eps}ε \newcommand{\NP}{\mathsf{NP}} \newcommand{\YES}{\mathsf{YES}} \newcommand{\NO}{\mathsf{NO}} \newcommand{\myminus}{\text{-}}\newcommand{\Bsat}{\mathsf{B}} \newcommand{\threesat}{\rm{3}\myminus\mathsf{SAT}} \newcommand{\gapthreesat}{\mathsf{\forall\exists}\myminus{\rm{3}}\myminus\mathsf{SAT}} $在1991年,Papadimitriou和Yannakakis给出了一个减少意味着$\NP$ -硬度近似问题$\threesat$有界的发生。他们的减少是基于扩展图。我们提出了一个模拟的多项式时间层次结构的基础上超集中器图的第二个层次的结果。这解决了Ko和Lin(1995)的一个未解决的问题,并且在导出多项式时间层次中的不可逼近性结果时应该是有用的。更准确地说,我们表明,给定一个$\gapthreesat$的实例,其中每个变量最多出现$\Bsat$次(对于某个绝对常数$\Bsat$),它是$Π_2$ -很难区分以下两种情况:$\YES$实例,其中对于对泛变量的任何赋…
3-SAT Polynomial Solution of Knowledge Recognition Algorithm
介绍了一种在多项式时间内求解3SAT问题的知识识别算法(KRA)。KRA通过演绎和还原迭代推理学习成员-类关系并检索信息。它应用中文COVA*(相当于一组8个3变元连词分句)原理,消除了“或”运算,解决了3-SAT问题。也就是说,KRA不直接搜索分配。它通过迭代的集合关系识别,在集合的每一层将补集识别为拒绝集。KRA识别哪个连接3变元子句是不可满足的。如果任何一组3变量子句的所有8个子句都被拒绝,则公式没有赋值。如果每个集合中至少有一个子句保留,则至少有一个赋值是每个集合的子句的并集。如果每个集合中有多个子句,则存在分别是每个集合的子句的并集的多个赋值。
Equation satisfiability in solvable groups
关于有限群中方程可满足性问题的复杂性的研究是由Goldmann和Russell(2002)发起的,他们证明了这个问题对于幂零群是多项式时间的,而对于非可解群是NP-完全的。从那时起,出现了几个结果表明,该问题可以解决在多项式时间在某些可解群$G$具有一个幂零正规子群$H$与幂零因子$G/H$。本文证明了在多项式时间可解的有限群中,除非指数时间假设不成立,必存在这样的正规子群。
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