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ZPP

索引 ZPP

計算複雑性理論における ZPP とは、以下の属性をもつ確率的チューリング機械で解ける問題の複雑性クラスである。.

15 関係: 多項式時間マルコフの不等式チューリングマシンラスベガス法BPP (計算複雑性理論)BQP確率的チューリング機械EXPTIME複雑性クラス計算複雑性理論量子コンピュータNPP (計算複雑性理論)RP (計算複雑性理論)決定的アルゴリズム

多項式時間

多項式時間(たこうしきじかん)とは計算理論において多項式で表される計算時間。 多項式時間のアルゴリズムとは、解くべき問題の入力サイズnに対して、処理時間の上界としてnの多項式で表現できるものが存在するアルゴリズムを指す。問題入力サイズの増大に対する、処理時間の増大を表すものであることに注意されたい。 たとえばバブルソートの処理時間は要素数nに対して要素の比較・交換を行う回数は高々 \frac n(n-1) である。したがって、この場合の最悪計算量のオーダーは''O''記法を用いてO()と表される。 またクイックソートの期待計算量のオーダーはO(n \log n)、最悪計算量のオーダーはO()である。.

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マルコフの不等式

マルコフの不等式は確率論で、確率変数の非負値関数の値が、ある正の定数以上になる確率の上限を与える不等式である。アンドレイ・マルコフが証明した。 マルコフの不等式は確率と期待値の関係を述べたもので、ランダム変数の累積分布関数に関して大まかではあるが有用な限界を与える。.

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チューリングマシン

チューリングマシン (Turing Machine) は計算模型のひとつで、計算機を数学的に議論するための単純化・理想化された仮想機械である。.

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ラスベガス法

ラスベガス法(Las Vegas algorithm)は、間違った解を返さない乱択アルゴリズムを指す。すなわち、解を返すときは常に正しく、正しい解が求められない場合は失敗を通知する。換言すれば、ラスベガス法は答え(解)については賭けをせず、計算に使用するリソース量についてのみ賭けをする。さらに平均実行時間が入力長の多項式関数で押さられるようなラスベガス法は(efficient)であるという。ラスベガス法の単純な例にランダム化されたクイックソートがある。ピボット値をランダムに選択するクイックソートではソート結果は常に正しい。一般に無作為な情報に対してラスベガス法を使う際には、定義上、実行時間の上限を設けることが多い。.

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BPP (計算複雑性理論)

計算複雑性理論において、BPPとは、確率的チューリングマシンによって、誤り確率が高々1/3で多項式時間で解ける決定問題の複雑性クラスである。Bounded-error Probabilistic Polynomial timeの頭文字をとったものである。 ある問題がBPPに属するなら、コイントスなどによるランダムな決定を許す多項式時間で実行可能なアルゴリズムが存在する。そのアルゴリズムは、解がYESのときもNOのときも最大で1/3の確率で間違った答えを返す。 定義の1/3というのは、0以上1/2未満の間の入力と独立な定数で任意である。そして、その定数が変化しても、BPPは変化しない。 これは、そのアルゴリズムを複数回実行したとき、解の多数派が誤りであることが指数関数的に減少することによる。 この性質は複数回アルゴリズムを実行し、解の多数決をとることにより、高い精度のアルゴリズムを作る事を可能にする。.

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BQP

計算複雑性理論において、BQPとは、量子コンピュータによって誤り確率が高々1/3で多項式時間で解ける決定問題の複雑性クラスである。Bounded-error Quantum Polynomial time の頭文字をとったものである。ある問題がBQPに属すなら、高い確率で正答を返し、多項式時間で実行可能な、量子コンピュータのためのアルゴリズムが存在する。そのアルゴリズムは解がYESのときもNOのときも最大で1/3の確率で間違った答えを返す。 '''BPP'''と同じように、定義の1/3というのは0以上1/2未満の任意の定数である。その定数が変化してもBQPは変化しない。.

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確率的チューリング機械

率的チューリング機械(かくりつてきチューリングきかい、Probabilistic Turing machine)は、計算可能性理論において、各時点で何らかの確率分布に従って状態遷移をランダムに選択する非決定性チューリング機械の一種である。 各遷移の確率がいずれも等しければ、決定性チューリング機械にその文字セット(一般に '1' と '0')についてそれぞれの文字を等確率で書く "write" 命令を持たせたものと定義できる。また、決定性チューリング機械に追加のテープとしてランダムなビット列が延々と書かれているものを追加したものと考えることもできる。 結果として、確率的チューリング機械は確率論的な結果を生み出す。同じ入力と命令状態であっても、実行するたびに結果が変わり、場合によっては停止しないこともある。つまり、確率的チューリング機械は、同じ入力であっても実行する毎にその入力を受理したりしなかったりする。 従って、確率的チューリング機械での文字列の受理/不受理は、通常とは異なった形で定義される。この定義の違いによって、様々な多項式時間の確率的な複雑性クラスが生じる。例えば、'''RP'''、Co-RP、'''BPP'''、ZPP などである。制約を多項式時間ではなく対数領域とした場合は、LP、Co-RL、BPL、ZPL がある。また、両方を制約を課した場合は、RLP、Co-RPL、BPLP、ZPLP がある。 確率的計算は対話型証明系の多くのクラスの定義においても重要である。この場合、検査機構(verifier)は全能の証明機構(prover)にだまされないためにランダム性を必要とする。例えば、IPクラスは PSPACE に等しいが、検査機構でのランダム性を排除すると NP と等しくなってしまう。PSPACE と NP の関係は正確には未だ確定していないが、おそらく NP の方が小さいと考えられている。 計算複雑性理論の課題の1つとして、「ランダム性は計算能力を向上させるか?」という問題がある。つまり、確率的チューリング機械で多項式時間で解ける問題があるとき、それが決定性チューリング機械では多項式時間で解けないと言えるだろうか? それとも、決定性チューリング機械で確率的チューリング機械をシミュレートして、高々多項式程度の低速化で問題を解けるだろうか? 現在、多くの研究者は後者(P.

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EXPTIME

EXPTIME(EXPとも)は、計算量理論において、チューリング機械で O(2p(n)) の時間で解ける全ての決定問題の集合である。なお、p(n) は n の多項式関数である。 DTIMEでは次のように表される。 以下の関係が知られている。 また、時間階層定理と領域階層定理により、次のようになる。 従って、包含関係の最初の3つのうち少なくとも1つが真部分集合の関係であり、後半3つのうち少なくとも1つが真部分集合の関係にある。ただし、どれがそうなのかは分かっていない。多くの研究者は上記の全てが真部分集合の関係であると考えている。また、P.

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複雑性クラス

複雑性クラス(ふくざつせいクラス、Complexity class)は、計算複雑性理論において関連する複雑性の問題の集合を指す。典型的な複雑性クラスは以下のように定義される。 例えば、クラスNPは非決定性チューリングマシンで多項式時間で解く事が出来る決定問題の集合である。また、クラスPSPACEはチューリングマシンで多項式領域で解く事が出来る決定問題の集合である。一部の複雑性クラスは函数問題の集合である(例えば'''FP''')。 数理論理学では表現の必要に応じて多数の複雑性クラスが定義される(記述計算量)。 ブラムの公理を使うと、完全な計算模型を参照しなくとも複雑性クラスを定義できる。.

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計算複雑性理論

計算複雑性理論(けいさんふくざつせいりろん、computational complexity theory)とは、計算機科学における計算理論の一分野であり、アルゴリズムのスケーラビリティや、特定の計算問題の解法の複雑性(計算問題の困難さ)などを数学的に扱う。計算量理論、計算の複雑さの理論、計算複雑度の理論ともいう。.

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量子コンピュータ

量子コンピュータ (りょうしコンピュータ、英語:quantum computer) は、量子力学的な重ね合わせを用いて並列性を実現するとされるコンピュータ。従来のコンピュータの論理ゲートに代えて、「量子ゲート」を用いて量子計算を行う原理のものについて研究がさかんであるが、他の方式についても研究・開発は行われている。 いわゆる電子式など従来の一般的なコンピュータ(以下「古典コンピュータ」)の素子は、情報について、「0か1」などなんらかの2値をあらわすいずれかの状態しか持ち得ない「ビット」で扱う。量子コンピュータは「量子ビット」 (qubit; quantum bit、キュービット) により、重ね合わせ状態によって情報を扱う。 n量子ビットがあれば、2^nの状態を同時に計算できる。もし、数千qubitのハードウェアが実現した場合、この量子ビットを複数利用して、量子コンピュータは古典コンピュータでは実現し得ない規模の並列コンピューティングが実現する。2^以下)で数千年かかっても解けないような計算でも、例えば数十秒といった短い時間でこなすことができる、とされている。--> 量子コンピュータの能力については、計算理論上の議論と、実際に実現されつつある現実の機械についての議論がある。#計算能力の節を参照。.

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NP

NPは、複雑性クラスのひとつで、Non-deterministic Polynomial time(非決定性多項式時間)の略である(「Non-P」ないしは「Not-P」ではない)。.

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P (計算複雑性理論)

計算量理論におけるPとは多項式時間(polynomial time)で解ける判定問題の集合である。.

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RP (計算複雑性理論)

計算複雑性理論におけるRP(randomized polynomial time)とは、以下の3つの属性を持つ確率的チューリング機械で解ける問題の複雑性クラスである。.

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決定的アルゴリズム

決定的アルゴリズム(けっていてきアルゴリズム、deterministic algorithm)は、計算機科学におけるアルゴリズムの種類であり、その動作が予測可能なものをいう。入力を与えられたとき、決定的アルゴリズムは常に同じ経路で計算を行い、常に同じ結果を返す。決定的アルゴリズムは最も研究の進んでいるアルゴリズムであり、その多くは実際のコンピュータで効率的に実行できる実用性を備えている。決定性アルゴリズムと言うことも多い。 決定的アルゴリズムは、同じ入力に対しては常に(ひとつの)同じ結果を返すという点で、関数の一種とみなせる。アルゴリズムはその結果の計算の具体的な手順を与えるものである。.

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