Articulo de referencia

CA 0

Diagrama de un circuito AC 0 : Los n bits de entrada están en la parte inferior y la puerta superior produce la salida; el circuito consta de puertas AND y OR de entrada polinóm...

Diagrama de un circuito AC 0 : Los n bits de entrada están en la parte inferior y la puerta superior produce la salida; el circuito consta de puertas AND y OR de entrada polinómica cada una, y la profundidad de alternancia está limitada por una constante.

AC 0 (circuito alterno) es una clase de complejidad utilizada en complejidad de circuitos . Es la clase más pequeña en la jerarquía AC y consta de todas las familias de circuitos de profundidad O(1) y tamaño polinomial, con puertas AND y OR de fanin ilimitado (solo permitimos puertas NOT en las entradas). [ 1 ] Por lo tanto, contiene NC 0 , que tiene solo puertas AND y OR de fanin limitado. [ 1 ] Dichos circuitos se denominan "circuitos alternos", ya que solo es necesario que las capas alternen entre todas AND y todas OR, puesto que una AND después de otra AND es equivalente a una sola AND, y lo mismo para OR.

Problemas de ejemplo

La suma y la resta de enteros son computables en AC 0 , [ 2 ] pero la multiplicación no lo es (específicamente, cuando las entradas son dos enteros bajo las representaciones binarias habituales [ 3 ] o de base 10 de enteros).

Dado que es una clase de circuito, como P/poly , AC 0 también contiene todos los lenguajes unarios .

Complejidad descriptiva

Desde el punto de vista de la complejidad descriptiva , DLOGTIME - uniforme AC 0 es igual a la clase descriptiva FO +BIT de todos los lenguajes descriptibles en lógica de primer orden con la adición del predicado BIT , o alternativamente por FO(+, ×), o por máquina de Turing en la jerarquía logarítmica . [ 4 ]

Separaciones

En 1984, Furst, Saxe y Sipser demostraron que calcular la PARIDAD de los bits de entrada (a diferencia de los problemas de suma/resta mencionados anteriormente que tenían dos entradas) no puede ser decidido por ningún circuito AC 0 , incluso con no uniformidad. De manera similar, calcular la mayoría tampoco es posible.Ado0{\displaystyle {\mathsf {AC}}^{0}}. [ 5 ] [ 1 ] De ello se deduce que AC 0 es estrictamente menor que TC 0 . Nótese que "PARIDAD" también se denomina " XOR " en la literatura.

Sin embargo, PARITY apenas está fuera de AC 0 , en el sentido de que para cualquierk>0{\displaystyle k>0}Existe una familia de circuitos alternos que utilizan profundidadklnnorte/lnlnnorte{\displaystyle \lceil k\ln n/\ln \ln n\rceil }y tamañoO(2(lnnorte)1/knorte(lnnorte)1/k){\displaystyle O\left(2^{(\ln n)^{1/k}}{\frac {n}{(\ln n)^{1/k}}}\right)}. [ 6 ] : 135 En particular, estableciendok{\displaystyle k}Si es una constante grande, entonces existe una familia de circuitos alternos que utilizan profundidadO(lnnorte/lnlnnorte)O(lnnorte){\displaystyle O(\ln n/\ln \ln n)\ll O(\ln n)}y el tamaño es solo ligeramente superlineal.

Ado0{\displaystyle {\mathsf {AC}}^{0}}se puede dividir aún más, en una jerarquía de lenguajes que requieren hasta 1 capa, 2 capas, etc.Adod0{\displaystyle {\mathsf {AC}}_{d}^{0}}sea ​​la clase de lenguajes decidibles por una familia de circuitos umbral de hasta profundidadd{\displaystyle d}:Ado10Ado20Ado0=d=1Adod0{\displaystyle {\mathsf {AC}}_{1}^{0}\subset {\mathsf {AC}}_{2}^{0}\subset \cdots \subset {\mathsf {AC}}^{0}=\bigcup _{d=1}^{\infty }{\mathsf {AC}}_{d}^{0}}El siguiente problema esAdod0{\displaystyle {\mathsf {AC}}_{d}^{0}}-completar bajo una condición de uniformidad: dado un gráfico de cuadrícula de longitud y ancho polinomialesd{\displaystyle d}, decidir si dos vértices dados están conectados. [ 7 ]

La adición de dosnorte{\displaystyle n}Los enteros de -bits están enAdo30{\displaystyle {\mathsf {AC}}_{3}^{0}}pero no enAdo20{\displaystyle {\mathsf {AC}}_{2}^{0}}. [ 6 ] : 148

Referencias

  1. 1 2 3 Arora, Sanjeev ; Barak, Boaz (2009). Complejidad computacional. Un enfoque moderno . Cambridge University Press . pp. 117–118 , 287. ISBN  978-0-521-42426-4. Zbl 1193.68112 . 
  2. Barrington, David Mix; Maciel, Alexis (18 de julio de 2000). "Conferencia 2: La complejidad de algunos problemas" (PDF) . Sesión de verano IAS/PCMI 2000, Programa de pregrado en matemáticas de Clay: Curso básico sobre complejidad computacional .
  3. Kayal, Neeraj ; Hegde, Sumant (2015). "Conferencia 5: 4 de febrero de 2015" (PDF) . E0 309: Temas en teoría de la complejidad . Archivado (PDF) del original el 16 de octubre de 2021. Recuperado el 16 de octubre de 2021 .
  4. Immerman, N. (1999). Complejidad descriptiva . Springer. pág. 85 . 
  5. Furst, Merrick; Saxe, James B. ; Sipser, Michael (1984). "Paridad, circuitos y la jerarquía de tiempo polinomial". Mathematical Systems Theory . 17 (1): 13– 27. doi : 10.1007/BF01744431 . MR 0738749 . Zbl 0534.94008 .  
  6. 1 2 Parberry, Ian; Garey, Michael R.; Meyer, Albert (27 de julio de 1994). Complejidad de circuitos y redes neuronales . The MIT Press. doi : 10.7551/mitpress/1836.001.0001 . ISBN 978-0-262-28124-9.
  7. Barrington, David A. Mix; Lu, Chi-Jen; Miltersen, Peter Bro; Skyum, Sven (1998). "La búsqueda en laberintos de ancho constante captura la jerarquía AC0" . En Morvan, Michel; Meinel, Christoph; Krob, Daniel (eds.). Stacs 98. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 1373. Berlín, Heidelberg: Springer. pp. 73–83 . doi : 10.1007/BFb0028550 . ISBN   978-3-540-69705-3.