ILP-Feasibility conp

Σχετικά έγγραφα
2. dim(p ) = n rank(a = )

( ) x 1 1. cone( (10.1) ( ) x ) := D (10.2) D Ax b 0 Ax 0 b. i λ i 1

Υπολογιστική Πολυπλοκότητα Εξέταση Ιουνίου 2017 Σελ. 1 από 5

x 3 = 0 x 6 = 0 x 4 = 0 x 5 = 0 x 2 = 0 x 1 = 0 aff(p )

Θεωρία Υπολογισμού Άρτιοι ΑΜ. Διδάσκων: Σταύρος Κολλιόπουλος. eclass.di.uoa.gr. Περιγραφή μαθήματος

Θεωρία Υπολογισμού Αρτιοι ΑΜ Διδάσκων: Σταύρος Κολλιόπουλος eclass.di.uoa.gr

Σημειώσεις Λογικής I. Εαρινό Εξάμηνο Καθηγητής: Λ. Κυρούσης

L A P. w L A f(w) L B (10.1) u := f(w)

Προσεγγιστικοί Αλγόριθμοι

EukleÐdeiec emfuteôseic: ˆnw frˆgmata

1. Για καθένα από τους ακόλουθους διανυσματικούς χώρους βρείτε μια βάση και τη διάσταση. 3. U x y z x y z x y. {(,, ) } a b. c d

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4. Ακέραια Πολύεδρα

u v 4 w G 2 G 1 u v w x y z 4

Υπολογιστική Πολυπλοκότητα

Αριθμήσιμα σύνολα. Μαθηματικά Πληροφορικής 5ο Μάθημα. Παραδείγματα αριθμήσιμων συνόλων. Οι ρητοί αριθμοί

d k 10 k + d k 1 10 k d d = k i=0 d i 10 i.

ΜΕΓΙΣΤΙΚΟΣ ΤΕΛΕΣΤΗΣ 18 Σεπτεμβρίου 2014

Γραμμική Αλγεβρα ΙΙ Διάλεξη 7 Βάσεις Διάσταση Χρήστος Κουρουνιώτης Πανεπισ τήμιο Κρήτης 7/3/2014 Χ.Κουρουνιώτης (Παν.Κρήτης) Διάλεξη 7 7/3/ / 1

Αλγόριθμοι για αυτόματα

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι

Πολυπλοκότητα. Παράμετροι της αποδοτικότητας ενός αλγόριθμου: Χρόνος εκτέλεσης. Απαιτούμενοι πόροι, π.χ. μνήμη, εύρος ζώνης. Προσπάθεια υλοποίησης

q(g \ S ) = q(g \ S) S + d = S.

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ Ι (ΠΕΡΙΤΤΟΙ) Ασκησεις - Φυλλαδιο 4

12. ΑΝΙΣΩΣΕΙΣ Α ΒΑΘΜΟΥ. είναι δύο παραστάσεις μιας μεταβλητής x πού παίρνει τιμές στο

Πίνακες Διασποράς. Χρησιμοποιούμε ένα πίνακα διασποράς T και μια συνάρτηση διασποράς h. Ένα στοιχείο με κλειδί k αποθηκεύεται στη θέση

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 8: Εφαρμογή: Το θεώρημα του Burnside

Θεωρία Παιγνίων και Αποφάσεων. Ενότητα 5: Εύρεση σημείων ισορροπίας σε παίγνια μηδενικού αθροίσματος. Ε. Μαρκάκης. Επικ. Καθηγητής

Υπολογιστική Πολυπλοκότητα

Γραμμικός Προγραμματισμός Μέθοδος Simplex

Επίπεδα Γραφήματα : Προβλήματα και Υπολογιστική Πολυπλοκότητα

h(x, y) = card ({ 1 i n : x i y i

Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα

rec(p ) rec(p ) = {y Ay = 0}. lin(p ) := rec(p ) rec(p ) = {y Ay = 0}. Ax b = α T i x = b i. P = {x R n Ax b} { x R n α T i x = b i 11-1 α T i x b i

Κεφάλαιο 5ο: Ακέραιος προγραμματισμός

Μη Ντετερμινισμός και NP-Πληρότητα

Κλάσεις Πολυπλοκότητας

Προσεγγιστικοί Αλγόριθμοι

Μορφές αποδείξεων Υπάρχουν πολλά είδη αποδείξεων. Εδώ θα δούμε τα πιο κοινά: Εξαντλητική μέθοδος ή μέθοδος επισκόπησης. Οταν το πρόβλημα έχει πεπερασμ

NP-complete problems. IS, 4-Degree IS,CLIQUE, NODE COVER, MAX CUT, MAX BISECTION, BISECTION WIDTH. NP-complete problems 1 / 30

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ Ι (ΑΡΤΙΟΙ) Ασκησεις - Φυλλαδιο 4

f x 0 για κάθε x και f 1

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

a b b < a > < b > < a >.

Chapter 7, 8 : Time, Space Complexity

Συνεχή Κλάσματα. Εμμανουήλ Καπνόπουλος Α.Μ 282

X i, i I Y j, j J. X i. Z j P = (J, B) G T = (I, J) 1 2 i i + 1 n. 1 i V

n = dim N (A) + dim R(A). dim V = dim ker L + dim im L.

d(v) = 3 S. q(g \ S) S

ΑΝΑΛΥΣΗ 1 ΤΕΤΑΡΤΟ ΜΑΘΗΜΑ, Μ. Παπαδημητράκης.

Συνεκτικά σύνολα. R είναι συνεκτικά σύνολα.

- ΟΡΙΟ - ΣΥΝΕΧΕΙΑ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΕΝΟΤΗΤΑ 6: ΜΗ ΠΕΠΕΡΑΣΜΕΝΟ ΟΡΙΟ ΣΤΟ

t M (w) T ( w ) O( n) = O(n 2 )

με Τέλος πάντων, έστω ότι ξεκινάει ένα άλλο υποθετικό σενάριο που απλά δεν διευκρινίζεται. Για το i) θα έχουμε , 2

7. ΑΝΩΜΑΛΑ ΣΗΜΕΙΑ, ΠΟΛΟΙ ΚΑΙ ΤΟ ΘΕΩΡΗΜΑ ΤΩΝ ΟΛΟΚΛΗΡΩΤΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΙΠΩΝ. και σε κάθε γειτονιά του z

HY118-Διακριτά Μαθηματικά. Θεωρία γράφων/ γραφήματα. Τι έχουμε δει μέχρι τώρα. Ισομορφισμός γράφων: Μία σχέση ισοδυναμίας μεταξύ γράφων.

Το Θεώρημα Stone - Weierstrass

Ε Μέχρι 18 Μαΐου 2015.

Ασκήσεις6 Διαγωνοποίηση Ερμιτιανών Πινάκων

Στοιχεία Θεωρίας Αριθμών & Εφαρμογές στην Κρυπτογραφία

Η Θεωρία στα Μαθηματικά κατεύθυνσης της Γ Λυκείου

Π Κ Τ Μ Ε Μ Λύσεις των ασκήσεων

ΘΕΩΡΙΑ ΑΡΙΘΜΩΝ. Λυσεις Ασκησεων - Φυλλαδιο 2

Κεφάλαιο 8. NP και Υπολογιστική Δυσεπιλυσιμότητα. Χρησιμοποιήθηκε υλικό από τις αγγλικές διαφάνειες του Kevin Wayne.

HY118-Διακριτά Μαθηματικά. Θεωρία γράφων / γραφήματα. Τι έχουμε δει μέχρι τώρα. Υπογράφημα. 24 -Γράφοι

Συνεκτικά σύνολα. R είναι συνεκτικά σύνολα.

conp and Function Problems

Λύσεις 4ης Σειράς Ασκήσεων

, για κάθε n N. και P είναι αριθμήσιμα.

να είναι παραγωγίσιμη Να ισχύει ότι f Αν μια από τις τρεις παραπάνω συνθήκες δεν ισχύουν τότε δεν ισχύει και το θεώρημα Rolle.

π B = B και άρα η π είναι ανοικτή απεικόνιση.

Συνεχείς συναρτήσεις πολλών µεταβλητών. ε > υπάρχει ( ) ( )

Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα

f(t) = (1 t)a + tb. f(n) =

Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά

UP class. & DES και AES

9 Πολυώνυμα Διαίρεση πολυωνύμων

= lim. e 1. e 2. = lim. 2t 3

ΘΕΩΡΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΩΝ ΚΑΙ ΑΥΤΟΜΑΤΩΝ

Τεχνικές Αποδείξεις Κάτω Φραγμάτων

Περιεχόμενα 1 Πρωτοβάθμια Λογική Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά και Πληροφορικής Μαθηματικά Πανεπιστήμιο ΙΙ Ιωαννίνων ) / 60

G n. n=1. n=1. n=1 G n) = m (E). n=1 G n = k=1

Κανονικές Γλώσσες. ιδάσκοντες: Φ. Αφράτη,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών

ΑΝΑΛΥΣΗ 1 ΠΕΜΠΤΟ ΜΑΘΗΜΑ, Μ. Παπαδημητράκης.

B X Y : T X Y = U i V i : U i T X, V i T Y. (x, y) (U 1 V 1 ) (U 2 V 2 ) = (U 1 U 2 ) (V 1 V 2 ) B X Y. ((0, 2) (1, 3)) ((1, 3) (1, 2)) B X B Y

P(n, r) = n! P(n, r) = n r. (n r)! n r. n+r 1 r n!

* * * ( ) mod p = (a p 1. 2 ) mod p.

ΕΝΑΣ ΔΙΚΡΙΤΗΡΙΟΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΣ SIMPLEX

). Πράγματι, στο διάστημα [ x, x 1 2 ικανοποιεί τις προϋποθέσεις του Θ.Μ.Τ. Επομένως, υπάρχει ξ x 1,

HY118-Διακριτά Μαθηματικά

Κεφάλαιο 8. NP και Υπολογιστική Δυσεπιλυσιμότητα. Παύλος Εφραιμίδης V1.1,

Αριθμητική Ανάλυση και Εφαρμογές

Ασκήσεις3 Διαγωνισιμότητα Βασικά σημεία Διαγωνίσιμοι πίνακες: o Ορισμός και παραδείγματα.

Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Αναγωγές

ΕΠΛ 211: Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητας. Διάλεξη 13: Παραλλαγές Μηχανών Turing και Περιγραφή Αλγορίθμων

Ασκήσεις3 Διαγωνίσιμες Γραμμικές Απεικονίσεις

Recursive and Recursively Enumerable sets I

ΑΛΓΕΒΡΑ Α ΛΥΚΕΙΟΥ. 8. Πότε το γινόμενο δύο ή περισσοτέρων αριθμών παραγόντων είναι ίσο με το μηδέν ;

Κανονικές Γλώσσες. Κανονικές Γλώσσες. Κανονικές Γλώσσες και Αυτόματα. Κανονικές Γλώσσες και Αυτόματα

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

Κρυπτογραφία. Έλεγχος πρώτων αριθών-παραγοντοποίηση. Διαφάνειες: Άρης Παγουρτζής Πέτρος Ποτίκας

Transcript:

Διάλεξη 19: 23.12.2014 Θεωρία Γραμμικού Προγραμματισμού Γραφέας: Χαρίλαος Τζόβας Διδάσκων: Σταύρος Κολλιόπουλος 19.1 Θεωρία Πολυπλοκότητας και προβλήματα απόφασης Για να μιλήσουμε για προβλήματα και τον χρόνο που χρειαζόμαστε για να αποκριθούμε για το κάθε πρόβλημα πρώτα θα ορίσουμε έναν τελεστή που θα μας επιστρέφει τον μέγεθος μιας μεταβλητής και άρα και το μέγεθος του προβλήματος. Ορισμός 19.1 Ο τελεστής size(x) επιστρέφει το πλήθος των bits που χρειάζονται για την αναπαράσταση της μεταβλητής x. Αν θέλουμε να αναπαραστήσουμε έναν ρητό αριθμό θα έχουμε: αν r Q, r = p q με gcd(p, q) = 1, τότε size(r) = 1 + log 2( p + 1) + log 2 ( q + 1), όπου η μονάδα είναι το bit που δείχνει ποιός από τους δύο αριθμούς είναι ο αριθμητής και ποιός ο παρονομαστής. Εάν έχουμε διάνυσμα στους ρητούς: c Q n, size(c) = n + n i=1 size(c i). Ενώ όταν έχουμε έναν πίνακα: A Q n m, size(a) = n m + i,j size(a ij). Το αλφάβητό μας είναι ένα πεπερασμένο σύνολο Σ, π.χ. Σ = {0, 1} και με Σ (Kleene star) συμβολίζουμε το σύνολο όλων των συμβολοσειρών του Σ. Ορισμός 19.2 Πρόβλημα απόφασης Π είναι ένα υποσύνολο του Σ. Για παράδειγμα: Π = {(A, b) A πίνακας, b διάνυσμα και x : Ax b}. Λέμε ότι το πρόβλημα Π είναι επιλύσιμο σε πολυωνυμικό χρόνο αν υπάρχει αλγόριθμος Α που με είσοδο w αποφασίζει αν w Π σε χρόνο πολυωνυμικό ως προς το μέγεθος της εισόδου, δηλαδή σε χρόνο poly(size(w)). Μαζεύοντας όλα αυτά τα προβλήματα σε μία κλάση προβλημάτων παίρνουμε την γνωστή κλάση P. Ορισμός 19.3 Η κλάση P είναι το σύνολο των προβλημάτων απόφασης που είναι επιλύσιμα σε πολυωνυμικό χρόνο: P = {Π Σ Π επιλύσιμο σε πολυωνυμικό χρόνο} Την κλάση NP την ορίζουμε σαν την κλάση προβλημάτων απόφασης όπου το κάθε στιγμιότυπο ενός προβλήματος έχει απόδειξη ότι ανήκει στο πρόβλημα, μεγέθους πολυωνυμικού. 19-1

Διάλεξη 19: 23.12.2014 19-2 Ορισμός 19.4 Η κλάση NP περιέχει τα προβλήματα Π Σ για τα οποία υπάρχει πρόβλημα απόφασης Π P και πολυώνυμο p τέτοιο ώστε: w Σ, w Π z : size(z) p(size(w)) (w, z) Π Θα ορίσουμε και την συμπληρωματική κλάση της NP, την conp, σαν την κλάση προβλημάτων απόφασης τα οποία έχουν σύντομη απόδειξη για τις εισόδους που δεν ανήκουν στο πρόβλημα: Ορισμός 19.5 Η κλάση conp περιέχει όλα τα προβλήματα Π Σ για τα οποία υπάρχει πρόβλημα απόφασης Π P και πολυώνυμο p τέτοιο ώστε: w Σ, w / Π z : size(z) p(size(w)) (w, z) Π Η, ισοδύναμα, σαν την κλάση προβλημάτων απόφασης που το συμπληρωματικό τους ανήκει στην NP: conp = {Π Σ Σ \ Π NP} Το παρακάτω λήμμα δεν θα το αποδείξουμε. Λήμμα 19.1 Αν το σύστημα Ax b, με A Q m n, b Q m έχει λύση, τότε έχει και λύση x 0 τέτοια ώστε size(x 0 ) = poly(size(a, b)) Θεώρημα 19.1 Το πρόβλημα Π = {(A, b) x τέτοιο ώστε Ax b} ανήκει στο σύνολο NP conp. Απόδειξη: Εστω (A, b) Π, απο το προηγούμενο λήμμα, υπάρχει ένα x 0 που αποδεικνύει ότι (A, b) Π και έχει πολυωνυμικό μέγεθος ως πρός τα A, b. Αυτό σημαίνει πως για κάθε λύση x του συστήματος έχω απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους ότι όντως είναι λύση, άρα το Π ανήκει στο NP. Εστω (A, b) / Π, τότε, απο λήμμα Farkas για ανισότητες: y 0 τέτοιο ώστε y T A = 0 και y T b < 0. Αν εφαρμόσω το Λήμμα 19.1 για το νέο σύστημα παίρνω ότι το μέγεθος του y είναι πολυωνυμικό ως προς τα A, b. Άρα, έχω πολυωνυμικού μεγέθους απόδειξη για όσα συστήματα έχουν λύση και για όσα δεν έχουν. Συνεπώς, το Π NP conp. Βέβαια, το πρόβλημα αποδείχθηκε ότι τελικά ανήκει στο P απο τον Leonid Khachiyan το 1979 χρησιμοποιώντας την μέθοδο Ellipsoid. 19.2 Ακέραιος γραμμικός προγραμματισμος Ορισμός 19.6 Αν P = {x R n Ax b} πολύεδρο, ορίζουμε το ακέραιο κάλυμα (integer hull) του P σαν το κυρτό κάλυμα των εσωτερικών, ακέραιων σημείων του P : P I = conv(p Z n )

Διάλεξη 19: 23.12.2014 19-3 Σχήμα 19.1: Με κόκκινο φαίνεται το ακέραιο κάλυμμα του μπλέ πολυέδρου. Πηγή: Wikipedia.org Ενα παράδειγμα φαίνεται στην εικόνα 19.1. Ανάποδα, ξεκινώντας απο το Q, ένα ακέραιο πολύεδρο (δηλαδή Q I = Q), και ψάχνουμε μια γραμμική χαλάρωση P τέτοια ώστε Q P. Το αντίστοιχο πρόβλημα το ορίζουμε ως εξής: ILP-Feasibility πρόβλημα: ΕΙΣΟΔΟΣ: πίνακας A Q m n, διανύσματα b Q m, c Q n και το βαθμωτό μέγεθος δ Q. ΕΡΩΤΗΜΑ: Υπάρχει κάποιο x Z n τέτοιο ώστε Ax b και c T x > δ Το πρόβλημα ILP-Feasibility είναι NP-complete. Παραμένει NP-complete ακόμα και στις ειδικές περιπτώσεις όπου ο πίνακας A έχει μια γραμμή ή αν γνωρίζουμε ότι το πολύεδρο είναι μη κενό. Για να δείξουμε την NP-πληρότητα του προβλήματος ανάγουμε το πρόβλημα του σακιδίου στο ILP- Feasibility. Εχουμε n αντικείμενα με μέγεθος a 1, a 2,..., a n και αξία c 1, c 2,... c n αντίστοιχα, χωρητικότητα σακιδίου Β και θέλουμε να πάρουμε όσα αντικείμενα χωράνε στο σακίδιό μας και να έχουν αξία τουλάχιστον δ. Το παραπάνω πρόβλημα γράφεται σας ακέραιος γραμμικός προγραμματισμός ως εξής: a T x B c T x > δ 0 x i 1, x i Z, i = 1, 2,..., n

Διάλεξη 19: 23.12.2014 19-4 Θεώρημα 19.2 (Karp, Papadimitriou 1982) Τα παρακάτω είναι ισοδυναμα: 1. NP conp 2. Δεν υπάρχει πολυώνυμο φ τέτοιο ώστε, για κάθε ρητό πίνακα Α και ρητό διάνυσμα b και για κάθε ανισότητα που ορίζει έδρα του P I (όπου P = {x Ax b}) και P I, το γεγονός ότι c T x δ είναι έγκυρη ανισότητα για το P I, να έχει απόδειξη μεγέθους το πολύ φ(size(a, b, c, δ)). Απόδειξη: Πρώτα θα αποδείξουμε ένα απλό λήμμα. Λήμμα 19.2 NP = conp ILP-Feasibility conp Το λήμμα αποδεικνύεται γιατί το πρόβλημα ILP-Feasibility είναι NP-complete. (2) = (1) Πρώτα θα δείξουμε την κατεύθυνση απο το δεύτερο στο πρώτο. Δεχόμενοι την δεύτερη πρόταση πρέπει να δείξουμε ότι NP conp. Με αντιθετοαναστροφή, δεχόμαστε ότι NP = conp και πρέπει να δείξουμε την άρνηση της (2). Απο το λήμμα που δείξαμε, το ILP-Feasibility conp. Τότε, η αρνητική απάντηση στο ερώτημα έχει απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους. Αρνητική απάντηση στο ερώτημα του ILP-Feasibility προβλήματος σημαίνει πως υπάρχει απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους για το ότι η c T x δ είναι έγκυρη ανισότητα για το P I, που είναι η άρνηση του (2), άρα δείχθηκε. (1) = (2) Πάλι με αντιθετοαναστροφή, θα δείξουμε την συνεπαγωγή απο το πρώτο σκέλος στο δεύτερο. Εστω ότι υπάρχει τέτοιο πολυώνυμο φ που ικανοποιεί της συνθήκες του (2). Τότε θα δείξουμε ότι NP = conp. Θα βρούμε απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους για στιγμιότυπα που δεν ανήκουν στο πρόβλημα δείχνοντας έτσι ότι ILP-Feability conp που συνεπάγεται, απο το παραπάνω λήμμα, ότι NP = conp. Η c T x δ είναι έγκυρη ανισότητα για το P I και υπάρχουν έδρες του P I που ορίζονται απο τις ανισότητες και υπάρχουν και θετικοί αριθμοί λ 1, λ 2,..., λ t R 0 τέτοιοι ώστε: c T 1 x δ 1, c T 2 x δ 2,..., c T t δ t (19.1) λ 1 c 1 + + λ t c t = c λ 1 δ 1 + + λ t δ t δ (19.2) Απο το Θεώρημα 2.2 (θεώρημα Καραθεοδωρή για κώνους), μπορώ να υποθέσω ότι t n. Επίσης, αποδεικνύεται ότι: max i (size(c i ), size(λ i ), size(δ i )) = O(poly(size(A, b, c, δ))).

Διάλεξη 19: 23.12.2014 19-5 Στην απόδειξή μας έχουμε τις σχέσεις (19.1) και (19.2) που όλες είναι πολυωνυμικού μεγέθους αλλά έως εδώ λείπει κάτι. Το πολυώνυμο φ που υποθέσαμε ότι υπάρχει, αναφέρεται στις εδραίες ανισότητες ενώ εμείς θέλουμε να υπάρχει ένα τέτοιο φ για όλες τις ανισότητες. Πρέπει να βάλω στην απόδειξη ότι κάθε ανισότητα απο το (19.1) είναι εδραία ανισότητα. Απο την υπόθεσή μας, i, 1 i t, υπάρχει απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους ότι c T i x δ i είναι έγκυρη ανισότητα για το P I. Συνολικά, βρήκαμε απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους ότι το c T x δ είναι έγκυρη ανισότητα για το P I. Επειδή ισχύουν οι παρακάτω συνεπαγωγές, δείξαμε ότι NP = conp. υπάρχει απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους ότι οι c T x δ είναι έγκυρες ανισότητες για το conv{x Z n Ax b} υπάρχει απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους για το σύνολο { x Z n : Ax b, c T x > δ} ILP-Feasibility conp = NP = conp Θεώρημα 19.3 (Papadimitriou, Yannakakis 1982) Το παρακάτω πρόβλημα είναι NPcomplete: Δίνεται ρητό σύστημα Ax b, P = {x R n Ax b} και διάνυσμα y. Να αποφασίσετε αν το y ανήκει στο P I. Απόδειξη: Το πρόβλημα ανήκει στο NP γιατί οι κορυφές του P I έχουν πολυωνυμικό μέγεθος στο size(a, b) και μπορώ να μαντέψω έναν κυρτό συνδιασμό των του P I για το y που αποδεικνύει ότι y P I. Θα δείξω την NP πληρότητα δείχνοντας την αναγωγή απο το πρόβλημα της Διαμερισης (Partition) : Δίνονται n το πλήθος στοιχεία A = {a 1, a 2,..., a n }, a i Q 0. Να αποφασίσετε αν υπάρχει κάποιο υποσύνολο του A τέτοιο ώστε το άθροισμα των στοιχείων του να ισούται με το μισό του αθροίσματος όλων των στοιχείων του A: n S {1, 2,..., n} : i S a i = 1 2 i=1 a i Εστω λοιπόν a 1,..., a n Q 0 και P το πολύεδρο που ορίζεται απο το σύστημα: a 1 ξ 1 + a 2 ξ 2 + + a n ξ n = 1 2 (a 1 + a 2 + + a n ) 0 ξ i 1, i = 1, 2,..., n (19.3) ορίζω y = ( 1 2, 1 2,..., 1 2 )T. Θα αποδείξουμε τον παρακάτω ισχυρισμό ο οποίος αποδεικνύει και το θεώρημα. Ισχυρισμός 19.1 y P I το σύστημα (19.3) έχει ακέραια λύση Απόδειξη: Εστω ακέραιο διάνυσμα ξ = (ξ 1, ξ 2,..., ξ n ) T. Το διάνυσμα ξ ανήκει στο ακέραιο πολύεδρο P I αν και μόνον αν το συμπληρωματικό του ανήκει στο P I γιατί εφόσον το ξ είναι λύση θα έχει άθροισμα 1 2 n i=1 a i άρα και τα υπόλοιπα στοιχεία αναγκαστικά θα έχουν το ίδιο άθροισμα:

Διάλεξη 19: 23.12.2014 19-6 (ξ 1, ξ 2,..., ξ n ) T P Z n (1 ξ 1, 1 ξ 2,..., 1 ξ n ) T P Z n 1 2 (ξ 1, ξ 2,..., ξ n ) T + 1 2 (1 ξ 1, 1 ξ 2,..., 1 ξ n ) T = y conv(p Z n ) Άρα το y είναι κυρτός συνδυασμός κορυφών του P I που συνεπάγεται ότι y P I Εφόσον το σύστημα (19.3) έχει ακέραια λύση, τα ξ i θα είναι 0 ή 1 που σημαίνει ότι εάν υπάρχει καταφατική απάντηση στο πρόβλημα της εκφώνησης τότε αυτή δίνει λύση για το πρόβλημα της Διαμερισης, άρα το πρόβλημα είναι NP-complete. Στη συνέχεια θα εφαρμόσουμε το προηγούμενο θεώρημα για να αποδείξουμε την κατεύθυνση (1) = (2) για το Θεώρημα 19.2. Απόδειξη: Θα το δείξουμε πάλι με αντιθετοαναστροφή. Αν υπάρχει πολυώνυμο με τις ιδιότητες που ορίζει το 2 του Θεωρήματος 19.2 τότε κάθε αρνητική απάντηση στο πρόβλημα του Θεωρήματος 19.3 έχει απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους. Απο το ίδιο θεώρημα ξέρουμε ότι το πρόβλημα είναι NP-complete άρα κάθε καταφατική απάντηση έχει απόδειξη πολυωνυμικού μεγέθους. Επιπλέον, εάν έχουμε και αποδείξεις πολυωνυμικού μεγέθους για τα στιγμιότυπα που έχουν αρνητική απάντηση τότε το πρόβλημα ανήκει στην κλάση conp και αυτό συνεπάγεται ότι NP=coNP.