Na področju teorije računalniške kompleksnosti je razmerje med kompleksnima razredoma P in PSPACE temeljna tema študija. Za obravnavo poizvedbe o tem, ali je razred kompleksnosti P podmnožica razreda PSPACE ali sta oba razreda enaka, je bistveno upoštevati definicije in lastnosti teh razredov ter analizirati njihove medsebojne povezave.
Kompleksni razred P (polinomski čas) sestavljajo odločitveni problemi, ki jih je mogoče rešiti z determinističnim Turingovim strojem v polinomskem času. Formalno jezik L pripada P, če obstajata deterministični Turingov stroj M in polinom p(n), tako da se za vsak niz x M odloči, ali x pripada L v največ p(|x|) korakih, kjer | x| označuje dolžino niza x. Preprosteje povedano, težave v P je mogoče rešiti učinkovito, pri čemer zahtevani čas narašča kvečjemu polinomsko z velikostjo vhoda.
Po drugi strani pa PSPACE (polinomski prostor) zajema probleme odločanja, ki jih lahko reši Turingov stroj z uporabo polinomske količine prostora. Jezik L je v PSPACE, če obstaja Turingov stroj M in polinom p(n), tako da za vsak niz x M odloča, ali x pripada L, z uporabo največ p(|x|) prostora. Predvsem čas, potreben za izračun, ni omejen s polinomom; le prostor je.
Če želite razumeti razmerje med P in PSPACE, upoštevajte naslednje točke:
1. Vključitev P v PSPACE: Vsak problem, ki ga je mogoče rešiti v polinomskem času, je mogoče rešiti tudi v polinomskem prostoru. To je zato, ker bo deterministični Turingov stroj, ki rešuje problem v polinomskem času, uporabil največ polinomski prostor, saj ne more uporabiti več prostora od števila korakov, ki jih potrebuje. Zato je P podmnožica PSPACE. Formalno je P ⊆ PPROSTOR.
2. Potencialna enakost P in PSPACE: Vprašanje, ali je P enako PSPACE (P = PSPACE), je eden glavnih odprtih problemov v teoriji računalniške kompleksnosti. Če bi bil P enak PSPACE, bi to pomenilo, da je vse probleme, ki jih je mogoče rešiti s polinomskim prostorom, mogoče rešiti tudi v polinomskem času. Vendar trenutno ne obstaja noben dokaz, ki bi potrdil ali ovrgel to enakost. Večina teoretikov kompleksnosti verjame, da je P strogo vsebovan v PSPACE (P ⊊ PSPACE), kar pomeni, da obstajajo težave v PSPACE, ki niso v P.
3. Primeri in posledice: Razmislite o problemu ugotavljanja, ali je podana kvantificirana logična formula (QBF) resnična. Ta problem, znan kot TQBF (True Quantified Boolean Formula), je kanoničen PSPACE-popoln problem. Problem je PSPACE-popoln, če je v PSPACE in je vsak problem v PSPACE mogoče zmanjšati nanj z uporabo redukcije polinomskega časa. Verjame se, da TQBF ni v P, saj zahteva ovrednotenje vseh možnih dodelitev resnic spremenljivkam, česar na splošno ni mogoče narediti v polinomskem času. Vendar jo je mogoče rešiti z uporabo polinomskega prostora z rekurzivnim vrednotenjem podformul.
4. Hierarhija kompleksnih razredov: Razmerje med P in PSPACE je mogoče bolje razumeti z upoštevanjem širšega konteksta kompleksnih razredov. Razred NP (Nondeterministic Polynomial Time) sestavljajo odločitveni problemi, za katere je rešitev mogoče preveriti v polinomskem času. Znano je, da P ⊆ NP ⊆ PPROSTOR. Vendar natančna razmerja med temi razredi (npr. ali je P = NP ali NP = PSPACE) ostajajo nerešena.
5. Savitchev izrek: Pomemben rezultat v teoriji kompleksnosti je Savitchev izrek, ki pravi, da je vsak problem, rešljiv v nedeterminističnem polinomskem prostoru (NPSPACE), mogoče rešiti tudi v determinističnem polinomskem prostoru. Formalno je NPSPACE = PSPACE. Ta izrek poudarja robustnost razreda PSPACE in poudarja, da nedeterminizem ne zagotavlja dodatne računske moči v smislu kompleksnosti prostora.
6. Praktične posledice: Razumevanje razmerja med P in PSPACE ima pomembne posledice za praktično računalništvo. Težave v P veljajo za učinkovito rešljive in so primerne za aplikacije v realnem času. Nasprotno pa lahko težave v PSPACE, čeprav jih je mogoče rešiti s polinomskim prostorom, zahtevajo eksponentni čas, zaradi česar so nepraktične za velike vnose. Prepoznavanje, ali je težava v P ali PSPACE, pomaga pri določanju izvedljivosti iskanja učinkovitih algoritmov za aplikacije v resničnem svetu.
7. Navodila za raziskovanje: Študija vprašanja P proti PSPACE je še naprej aktivno področje raziskav. Napredek na tem področju bi lahko vodil do prebojev pri razumevanju temeljnih omejitev računanja. Raziskovalci raziskujejo različne tehnike, kot so kompleksnost vezij, interaktivni dokazi in algebraične metode, da bi pridobili vpogled v razmerja med kompleksnimi razredi.
Razred kompleksnosti P je dejansko podmnožica PSPACE, saj je vsak problem, rešljiv v polinomskem času, mogoče rešiti tudi v polinomskem prostoru. Vendar, ali je P enak PSPACE, ostaja odprto vprašanje v teoriji računalniške kompleksnosti. Prevladujoče prepričanje je, da je P strogo vključen v PSPACE, kar kaže, da obstajajo težave v PSPACE, ki niso v P. To razmerje ima globoke posledice tako za teoretične kot praktične vidike računalništva in vodi raziskovalce pri njihovem iskanju razumevanja prave narave računalništva. računska kompleksnost.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi kompleksnost:
- Ali razred PSPACE ni enak razredu EXPSPACE?
- Ali lahko dokažemo, da sta razreda Np in P enaka, tako da najdemo učinkovito polinomsko rešitev za kateri koli popolni problem NP na determinističnem TM?
- Ali je lahko razred NP enak razredu EXPTIME?
- Ali obstajajo težave v PSPACE, za katere ni znanega algoritma NP?
- Ali je lahko problem SAT popoln problem NP?
- Ali je lahko problem v kompleksnem razredu NP, če obstaja nedeterministični turingov stroj, ki ga bo rešil v polinomskem času
- NP je razred jezikov, ki imajo polinomske časovne verifikatorje
- Ali sta P in NP dejansko enaka zahtevnostna razreda?
- Ali je vsak kontekstno prost jezik v kompleksnem razredu P?
- Ali obstaja protislovje med definicijo NP kot razreda odločitvenih problemov s polinomskimi časovnimi preveritelji in dejstvom, da imajo problemi v razredu P tudi polinomske časovne preveritelje?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Complexity