SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 36
Baixar para ler offline
Сложность пропозициональных доказательств
Эдуард Алексеевич Гирш
http://logic.pdmi.ras.ru/~hirsch
ПОМИ РАН
28 октября 2010 г.
1 / 8
Принцип Дирихле
Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода
Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях.
G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения.
2 / 8
Принцип Дирихле
Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода
Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях.
G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения.
Пусть G = ((P, H), E) — двудольный расширитель: степень —
константа, имеются константы , ρ ∈ (0; 1), т.ч.
∀P ⊆ P (|P | ≤ ρ|P| ⇒ |∂P | ≥ |P |),
где ∂P — те клетки, где может сидеть ровно один кролик из P .
2 / 8
Принцип Дирихле
Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода
Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях.
G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения.
Пусть G = ((P, H), E) — двудольный расширитель: степень —
константа, имеются константы , ρ ∈ (0; 1), т.ч.
∀P ⊆ P (|P | ≤ ρ|P| ⇒ |∂P | ≥ |P |),
где ∂P — те клетки, где может сидеть ровно один кролик из P .
“Уравнения” кролика p


(p,h)∈E
xph

 ∧
(p,h),(p ,h)∈E
p=p
(¬xph ∨ ¬xp h).
2 / 8
Принцип Дирихле
Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода
Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях.
G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения.
Пусть G = ((P, H), E) — двудольный расширитель: степень —
константа, имеются константы , ρ ∈ (0; 1), т.ч.
∀P ⊆ P (|P | ≤ ρ|P| ⇒ |∂P | ≥ |P |),
где ∂P — те клетки, где может сидеть ровно один кролик из P .
“Уравнения” кролика p


(p,h)∈E
xph

 ∧
(p,h),(p ,h)∈E
p=p
(¬xph ∨ ¬xp h).
Любые ρ|P| уравнений совместны; все |P| — нет.
В выводе есть дизъюнкция C, следующая в точности из
уравнений для множества P размером ∈ 1
3 ρ|P|..2
3 ρ|P| .
2 / 8
Принцип Дирихле
Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода
Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях.
G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения.
Пусть G = ((P, H), E) — двудольный расширитель: степень —
константа, имеются константы , ρ ∈ (0; 1), т.ч.
∀P ⊆ P (|P | ≤ ρ|P| ⇒ |∂P | ≥ |P |),
где ∂P — те клетки, где может сидеть ровно один кролик из P .
“Уравнения” кролика p


(p,h)∈E
xph

 ∧
(p,h),(p ,h)∈E
p=p
(¬xph ∨ ¬xp h).
Любые ρ|P| уравнений совместны; все |P| — нет.
В выводе есть дизъюнкция C, следующая в точности из
уравнений для множества P размером ∈ 1
3 ρ|P|..2
3 ρ|P| .
Для каждой клетки из ∂P в C должна быть переменная. 2 / 8
Корректность метода резолюций (Reflection)
Корректность системы док-в Π — невыполнимость формул
Π(x, y) = 1 ∧ x[z] = 1
(для конкретного размера формулы x, набора значений z, док-ва y).
3 / 8
Корректность метода резолюций (Reflection)
Корректность метода резолюций — невыполнимость формул
Res(x, y) = 1 ∧ x[z] = 1
(для конкретного размера формулы x, набора значений z, док-ва y).
В Res нет коротких док-в корректности Res.
3 / 8
Корректность метода резолюций (Reflection)
Корректность метода резолюций — невыполнимость формул
Res(x, y) = 1 ∧ x[z] = 1
(для конкретного размера формулы x, набора значений z, док-ва y).
В Res нет коротких док-в корректности Res.
Res(2): Res с новыми переменными для 2-конъюнкций:
¬ax,y ∨ x, ¬ax,y ∨ y, ¬x ∨ ¬y ∨ ax,y .
В Res(2) есть короткие док-ва корректности Res.
3 / 8
Корректность метода резолюций (Reflection)
Корректность метода резолюций — невыполнимость формул
Res(x, y) = 1 ∧ x[z] = 1
(для конкретного размера формулы x, набора значений z, док-ва y).
В Res нет коротких док-в корректности Res.
Res(2): Res с новыми переменными для 2-конъюнкций:
¬ax,y ∨ x, ¬ax,y ∨ y, ¬x ∨ ¬y ∨ ax,y .
В Res(2) есть короткие док-ва корректности Res.
. . . и корректности Res(2).
3 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: переменные
Индексы:
Формула от n переменных (индексы v ∈ [1..n]).
. . . из m дизъюнкций (индексы ∈ [1..m]).
Вывод из r дизъюнкций (индексы ∈ [1..r]).
Отрицания указываются индексами b ∈ {0, 1}.
4 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: переменные
Индексы:
Формула от n переменных (индексы v ∈ [1..n]).
. . . из m дизъюнкций (индексы ∈ [1..m]).
Вывод из r дизъюнкций (индексы ∈ [1..r]).
Отрицания указываются индексами b ∈ {0, 1}.
Формула — таблица вхождений x ,v,b.
4 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: переменные
Индексы:
Формула от n переменных (индексы v ∈ [1..n]).
. . . из m дизъюнкций (индексы ∈ [1..m]).
Вывод из r дизъюнкций (индексы ∈ [1..r]).
Отрицания указываются индексами b ∈ {0, 1}.
Формула — таблица вхождений x ,v,b.
Набор — значения zv и указатели z ,v,b (что вып. ?).
4 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: переменные
Индексы:
Формула от n переменных (индексы v ∈ [1..n]).
. . . из m дизъюнкций (индексы ∈ [1..m]).
Вывод из r дизъюнкций (индексы ∈ [1..r]).
Отрицания указываются индексами b ∈ {0, 1}.
Формула — таблица вхождений x ,v,b.
Набор — значения zv и указатели z ,v,b (что вып. ?).
Док-во —
дизъюнкции y ,v,b,
зависимости p , ,b: дизъюнкция получена резольвированием ,
b — знак резольвируемой переменной,
резольвируемая переменная w ,v .
4 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: дизъюнкции
Каждая дизъюнкция чем-то выполнена:
v,b
z ,v,b.
Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b.
Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1.
5 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: дизъюнкции
Каждая дизъюнкция чем-то выполнена:
v,b
z ,v,b.
Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b.
Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1.
Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b.
5 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: дизъюнкции
Каждая дизъюнкция чем-то выполнена:
v,b
z ,v,b.
Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b.
Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1.
Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b.
Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1.
5 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: дизъюнкции
Каждая дизъюнкция чем-то выполнена:
v,b
z ,v,b.
Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b.
Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1.
Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b.
Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1.
не с потолка упало:
<
p , ,b,
v
w ,v .
5 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: дизъюнкции
Каждая дизъюнкция чем-то выполнена:
v,b
z ,v,b.
Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b.
Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1.
Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b.
Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1.
не с потолка упало:
<
p , ,b,
v
w ,v .
Резольвента по одной переменной: ¬w ,v ∨ ¬w ,v .
5 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: дизъюнкции
Каждая дизъюнкция чем-то выполнена:
v,b
z ,v,b.
Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b.
Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1.
Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b.
Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1.
не с потолка упало:
<
p , ,b,
v
w ,v .
Резольвента по одной переменной: ¬w ,v ∨ ¬w ,v .
Которая была: ¬w ,v ∨ ¬p , ,b ∨ y ,v,b.
5 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: дизъюнкции
Каждая дизъюнкция чем-то выполнена:
v,b
z ,v,b.
Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b.
Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1.
Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b.
Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1.
не с потолка упало:
<
p , ,b,
v
w ,v .
Резольвента по одной переменной: ¬w ,v ∨ ¬w ,v .
Которая была: ¬w ,v ∨ ¬p , ,b ∨ y ,v,b.
Остальные переменные на месте: ¬p , ,b ∨ ¬w ,v ∨ ¬y ,v,b ∨ y ,v,b.
5 / 8
Корректность метода резолюций
Точная формулировка: дизъюнкции
Каждая дизъюнкция чем-то выполнена:
v,b
z ,v,b.
Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b.
Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1.
Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b.
Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1.
не с потолка упало:
<
p , ,b,
v
w ,v .
Резольвента по одной переменной: ¬w ,v ∨ ¬w ,v .
Которая была: ¬w ,v ∨ ¬p , ,b ∨ y ,v,b.
Остальные переменные на месте: ¬p , ,b ∨ ¬w ,v ∨ ¬y ,v,b ∨ y ,v,b.
«В общем, все умерли»: ¬y ,v,b.
5 / 8
Корректность метода резолюций
Верхняя оценка в Res(2)
Последовательно доказываем, что выполняющий набор z
выполняет все дизъюнкции вывода y, включая последнюю (пустую):
v
(y ,v,0 ∧ zv ) ∨ (y ,v,1 ∧ ¬zv ).
6 / 8
Корректность метода резолюций
Верхняя оценка в Res(2)
Последовательно доказываем, что выполняющий набор z
выполняет все дизъюнкции вывода y, включая последнюю (пустую):
v
(y ,v,0 ∧ zv ) ∨ (y ,v,1 ∧ ¬zv ).
Доказываем при условии p , ,0, p , ,1, w ,v ,
когда-нибудь потом воспользуемся существованием , , v.
6 / 8
Корректность метода резолюций
Верхняя оценка в Res(2)
Последовательно доказываем, что выполняющий набор z
выполняет все дизъюнкции вывода y, включая последнюю (пустую):
v
(y ,v,0 ∧ zv ) ∨ (y ,v,1 ∧ ¬zv ).
Доказываем при условии p , ,0, p , ,1, w ,v ,
когда-нибудь потом воспользуемся существованием , , v.
Уцелевшие переменные наследуются из резольвированных д.,
модицифируем старые д. в новую.
6 / 8
Корректность метода резолюций
Верхняя оценка в Res(2)
Последовательно доказываем, что выполняющий набор z
выполняет все дизъюнкции вывода y, включая последнюю (пустую):
v
(y ,v,0 ∧ zv ) ∨ (y ,v,1 ∧ ¬zv ).
Доказываем при условии p , ,0, p , ,1, w ,v ,
когда-нибудь потом воспользуемся существованием , , v.
Уцелевшие переменные наследуются из резольвированных д.,
модицифируем старые д. в новую.
Пропавшая явно указывает, какой из членов ∨ выполнен (знаем
знак переменной), остаётся zv (а для другой — ¬zv , осталось
срезольвировать).
6 / 8
Корректность метода резолюций
Нижняя оценка для метода резолюций
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
7 / 8
Корректность метода резолюций
Нижняя оценка для метода резолюций
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику.
Теорема (Alon, Boppana)
3 ≤ k ≤ K и K
√
k ≤ m/(8 log m) =⇒ монотонные схемы,
отделяющие k-раскрашиваемые графы с m вершинами от
содержащих K-клики, имеют размер ≥ 1
8
m
4K
√
k log m
(
√
k+1)/2
.
Осталось извлечь схему для раскрашиваемости из доказательств
для Reflection.
7 / 8
Корректность метода резолюций
Нижняя оценка для метода резолюций
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику.
Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные
для всех конъюнкций длины (log n)O(1).
7 / 8
Корректность метода резолюций
Нижняя оценка для метода резолюций
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику.
Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные
для всех конъюнкций длины (log n)O(1).
В первом случае F выполнима.
7 / 8
Корректность метода резолюций
Нижняя оценка для метода резолюций
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику.
Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные
для всех конъюнкций длины (log n)O(1).
В первом случае F выполнима.
Во втором случае F имеет “короткое” док-во невыполнимости:
среди её дизъюнкций есть принцип Дирихле k2
→ k;
у него есть док-во размера 2(log n)O(1)
в Res((log n)O(1)
):
7 / 8
Корректность метода резолюций
Нижняя оценка для метода резолюций
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику.
Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные
для всех конъюнкций длины (log n)O(1).
В первом случае F выполнима.
Во втором случае F имеет “короткое” док-во невыполнимости:
среди её дизъюнкций есть принцип Дирихле k2
→ k;
у него есть док-во размера 2(log n)O(1)
в Res((log n)O(1)
):
разделим кроликов на k стай по k штук, клетки на 2 по k/2 штук,
какая-то стая целиком в первой клетке =⇒ инъекция k → k
2
;
иначе каждая даёт кролика во вторую =⇒ инъекция k → k
2
.
композиция инъекций k2
→ k, k → k
2
даёт k2
→ k
2
.
повторим log k раз.
7 / 8
Корректность метода резолюций
Нижняя оценка для метода резолюций
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику.
Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные
для всех конъюнкций длины (log n)O(1).
В первом случае F выполнима.
Во втором случае F имеет “короткое” док-во невыполнимости:
среди её дизъюнкций есть принцип Дирихле k2
→ k;
у него есть док-во размера 2(log n)O(1)
в Res((log n)O(1)
):
разделим кроликов на k стай по k штук, клетки на 2 по k/2 штук,
какая-то стая целиком в первой клетке =⇒ инъекция k → k
2
;
иначе каждая даёт кролика во вторую =⇒ инъекция k → k
2
.
композиция инъекций k2
→ k, k → k
2
даёт k2
→ k
2
.
повторим log k раз.
Упражнение
Доделать док-во принципа Дирихле k2
→ k в Res((log k)O(1)
).
7 / 8
Корректность метода секущих плоскостей
Нижняя оценка для CP
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
8 / 8
Корректность метода секущих плоскостей
Нижняя оценка для CP
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих (k + 1)-клику.
Дальнейшее аналогично резолюции, только проще:
обычный принцип Дирихле имеет короткие док-ва в CP!
8 / 8
Корректность метода секущих плоскостей
Нижняя оценка для CP
Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая
выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва.
Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих (k + 1)-клику.
Дальнейшее аналогично резолюции, только проще:
обычный принцип Дирихле имеет короткие док-ва в CP!
Осталось сформулировать корректность CP — ясно, что это
можно сделать, сохранив условие на монотонность вхождений
переменных формулы, ведь
обе части действительно монотонно от них зависят,
а остальное делается так же, как в док-ве теоремы Кука-Левина об
NP-полноте SAT.
8 / 8

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

20101007 proof complexity_hirsch_lecture04
20101007 proof complexity_hirsch_lecture0420101007 proof complexity_hirsch_lecture04
20101007 proof complexity_hirsch_lecture04
Computer Science Club
 
2. Таблицы истинности. Эквивалентные высказывания
2. Таблицы истинности. Эквивалентные высказывания2. Таблицы истинности. Эквивалентные высказывания
2. Таблицы истинности. Эквивалентные высказывания
aleksashka3
 
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-1220081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
Computer Science Club
 
3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана
3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана
3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана
aleksashka3
 
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
20100923 proof complexity_hirsch_lecture0220100923 proof complexity_hirsch_lecture02
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
Computer Science Club
 

Mais procurados (20)

20101007 proof complexity_hirsch_lecture04
20101007 proof complexity_hirsch_lecture0420101007 proof complexity_hirsch_lecture04
20101007 proof complexity_hirsch_lecture04
 
Основы комбинаторики II. Разбор задач
Основы комбинаторики II. Разбор задачОсновы комбинаторики II. Разбор задач
Основы комбинаторики II. Разбор задач
 
Кванторные операции над предикатами. Формула логики предикатов. Тавтологии ло...
Кванторные операции над предикатами. Формула логики предикатов. Тавтологии ло...Кванторные операции над предикатами. Формула логики предикатов. Тавтологии ло...
Кванторные операции над предикатами. Формула логики предикатов. Тавтологии ло...
 
Линейная алгебра - II
Линейная алгебра - IIЛинейная алгебра - II
Линейная алгебра - II
 
2. Таблицы истинности. Эквивалентные высказывания
2. Таблицы истинности. Эквивалентные высказывания2. Таблицы истинности. Эквивалентные высказывания
2. Таблицы истинности. Эквивалентные высказывания
 
Kuznecova 9klass
Kuznecova 9klassKuznecova 9klass
Kuznecova 9klass
 
пугач му по матлогике 2015
пугач му по матлогике 2015пугач му по матлогике 2015
пугач му по матлогике 2015
 
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-1220081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
 
Основы комбинаторики - II
Основы комбинаторики - IIОсновы комбинаторики - II
Основы комбинаторики - II
 
10474
1047410474
10474
 
3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана
3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана
3. Составление таблиц истинности. Законы де моргана
 
Slides2
Slides2Slides2
Slides2
 
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
20100923 proof complexity_hirsch_lecture0220100923 proof complexity_hirsch_lecture02
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
 
Линейная алгебра - I
Линейная алгебра - IЛинейная алгебра - I
Линейная алгебра - I
 
05 кив и кип
05 кив и кип05 кив и кип
05 кив и кип
 
Racionalnye uravneniya
Racionalnye uravneniyaRacionalnye uravneniya
Racionalnye uravneniya
 
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
 
метод пособие
метод пособиеметод пособие
метод пособие
 
23
2323
23
 
Основы комбинаторики - I
Основы комбинаторики - IОсновы комбинаторики - I
Основы комбинаторики - I
 

Destaque

20101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-04
20101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-0420101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-04
20101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-04
Computer Science Club
 
20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina
20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina
20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina
Computer Science Club
 
20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
20101021 proof complexity_hirsch_lecture0520101021 proof complexity_hirsch_lecture05
20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
Computer Science Club
 
20110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-02
20110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-0220110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-02
20110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-02
Computer Science Club
 
20101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-02
20101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-0220101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-02
20101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-02
Computer Science Club
 
20090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture09
20090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture0920090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture09
20090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture09
Computer Science Club
 
20080420 machine learning_nikolenko_lecture11
20080420 machine learning_nikolenko_lecture1120080420 machine learning_nikolenko_lecture11
20080420 machine learning_nikolenko_lecture11
Computer Science Club
 
20080330 cryptography hirsch_lecture07
20080330 cryptography hirsch_lecture0720080330 cryptography hirsch_lecture07
20080330 cryptography hirsch_lecture07
Computer Science Club
 
Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...
Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...
Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...
Computer Science Club
 
Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11
Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11
Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11
Computer Science Club
 
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
Computer Science Club
 
20080224 cryptography hirsch_lecture02
20080224 cryptography hirsch_lecture0220080224 cryptography hirsch_lecture02
20080224 cryptography hirsch_lecture02
Computer Science Club
 
20090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture02
20090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture0220090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture02
20090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture02
Computer Science Club
 
20080323 machine learning_nikolenko_lecture04
20080323 machine learning_nikolenko_lecture0420080323 machine learning_nikolenko_lecture04
20080323 machine learning_nikolenko_lecture04
Computer Science Club
 
20100228 virtualization igotti_lecture03
20100228 virtualization igotti_lecture0320100228 virtualization igotti_lecture03
20100228 virtualization igotti_lecture03
Computer Science Club
 
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
20100923 proof complexity_hirsch_lecture0220100923 proof complexity_hirsch_lecture02
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
Computer Science Club
 
20110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture02
20110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture0220110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture02
20110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture02
Computer Science Club
 
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture0920110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
Computer Science Club
 

Destaque (19)

20101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-04
20101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-0420101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-04
20101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-04
 
20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina
20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina
20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina
 
20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
20101021 proof complexity_hirsch_lecture0520101021 proof complexity_hirsch_lecture05
20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
 
20110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-02
20110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-0220110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-02
20110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-02
 
20101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-02
20101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-0220101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-02
20101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-02
 
20090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture09
20090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture0920090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture09
20090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture09
 
20080420 machine learning_nikolenko_lecture11
20080420 machine learning_nikolenko_lecture1120080420 machine learning_nikolenko_lecture11
20080420 machine learning_nikolenko_lecture11
 
20080330 cryptography hirsch_lecture07
20080330 cryptography hirsch_lecture0720080330 cryptography hirsch_lecture07
20080330 cryptography hirsch_lecture07
 
Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...
Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...
Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...
 
Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11
Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11
Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11
 
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
 
20080224 cryptography hirsch_lecture02
20080224 cryptography hirsch_lecture0220080224 cryptography hirsch_lecture02
20080224 cryptography hirsch_lecture02
 
20090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture02
20090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture0220090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture02
20090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture02
 
20080323 machine learning_nikolenko_lecture04
20080323 machine learning_nikolenko_lecture0420080323 machine learning_nikolenko_lecture04
20080323 machine learning_nikolenko_lecture04
 
20100228 virtualization igotti_lecture03
20100228 virtualization igotti_lecture0320100228 virtualization igotti_lecture03
20100228 virtualization igotti_lecture03
 
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
20100923 proof complexity_hirsch_lecture0220100923 proof complexity_hirsch_lecture02
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
 
20100925 ontology konev_lecture01
20100925 ontology konev_lecture0120100925 ontology konev_lecture01
20100925 ontology konev_lecture01
 
20110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture02
20110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture0220110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture02
20110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture02
 
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture0920110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
 

Semelhante a 20101028 proof complexity_hirsch_lecture06

20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
20101021 proof complexity_hirsch_lecture0520101021 proof complexity_hirsch_lecture05
20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
Computer Science Club
 
Григорий Анатольевич Кабатянский - Конечные алгебры, геометрии и коды
Григорий Анатольевич Кабатянский - Конечные алгебры, геометрии и кодыГригорий Анатольевич Кабатянский - Конечные алгебры, геометрии и коды
Григорий Анатольевич Кабатянский - Конечные алгебры, геометрии и коды
Yandex
 
Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"
Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"
Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"
Nikolay Grebenshikov
 
экспертные системы
экспертные системыэкспертные системы
экспертные системы
sokol_klinik
 
20101030 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture05-06
20101030 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture05-0620101030 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture05-06
20101030 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture05-06
Computer Science Club
 
практика 14
практика 14практика 14
практика 14
student_kai
 
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-0220080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
Computer Science Club
 
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture0920110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
Computer Science Club
 
Теорема Алона о нулях и её применения
Теорема Алона о нулях и её примененияТеорема Алона о нулях и её применения
Теорема Алона о нулях и её применения
Alex Dainiak
 

Semelhante a 20101028 proof complexity_hirsch_lecture06 (20)

20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
20101021 proof complexity_hirsch_lecture0520101021 proof complexity_hirsch_lecture05
20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
 
Григорий Анатольевич Кабатянский - Конечные алгебры, геометрии и коды
Григорий Анатольевич Кабатянский - Конечные алгебры, геометрии и кодыГригорий Анатольевич Кабатянский - Конечные алгебры, геометрии и коды
Григорий Анатольевич Кабатянский - Конечные алгебры, геометрии и коды
 
linear equations
linear equationslinear equations
linear equations
 
Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—БассалыгоГраницы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
 
Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"
Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"
Лекция №1. Введение. Предмет "Теория вычислительных процессов"
 
экспертные системы
экспертные системыэкспертные системы
экспертные системы
 
20101030 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture05-06
20101030 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture05-0620101030 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture05-06
20101030 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture05-06
 
практика 14
практика 14практика 14
практика 14
 
proverochnie-raboti-po-algebre
proverochnie-raboti-po-algebreproverochnie-raboti-po-algebre
proverochnie-raboti-po-algebre
 
Get Ft
Get FtGet Ft
Get Ft
 
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-0220080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
 
Лекция 16 Вычислительная геометрия
Лекция 16 Вычислительная геометрияЛекция 16 Вычислительная геометрия
Лекция 16 Вычислительная геометрия
 
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture0920110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
 
6
66
6
 
система уравнений
система уравненийсистема уравнений
система уравнений
 
Use of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signatureUse of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signature
 
Теорема Алона о нулях и её применения
Теорема Алона о нулях и её примененияТеорема Алона о нулях и её применения
Теорема Алона о нулях и её применения
 
ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 2
ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 2ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 2
ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 2
 
Reshenie diofantovyh uravnenij
Reshenie diofantovyh uravnenijReshenie diofantovyh uravnenij
Reshenie diofantovyh uravnenij
 
Алгоритмы решения задачи о булевой выполнимости (SAT) и их применение в крипт...
Алгоритмы решения задачи о булевой выполнимости (SAT) и их применение в крипт...Алгоритмы решения задачи о булевой выполнимости (SAT) и их применение в крипт...
Алгоритмы решения задачи о булевой выполнимости (SAT) и их применение в крипт...
 

Mais de Computer Science Club

20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
Computer Science Club
 
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
Computer Science Club
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
Computer Science Club
 
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture1220140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
Computer Science Club
 
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture1120140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
Computer Science Club
 
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture1020140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
Computer Science Club
 
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture0920140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
Computer Science Club
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0220140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
Computer Science Club
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0120140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
Computer Science Club
 
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-0420140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
Computer Science Club
 
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture0120140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
Computer Science Club
 

Mais de Computer Science Club (20)

20141223 kuznetsov distributed
20141223 kuznetsov distributed20141223 kuznetsov distributed
20141223 kuznetsov distributed
 
Computer Vision
Computer VisionComputer Vision
Computer Vision
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
 
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
 
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture1220140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
 
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture1120140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
 
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture1020140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
 
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture0920140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0220140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0120140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
 
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-0420140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
 
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
20140223-SuffixTrees-lecture01-0320140223-SuffixTrees-lecture01-03
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
 
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture0120140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
 
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
20131106 h10 lecture6_matiyasevich20131106 h10 lecture6_matiyasevich
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
 
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
 
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
20131013 h10 lecture4_matiyasevich20131013 h10 lecture4_matiyasevich
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
 
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
 
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
 
20131006 h10 lecture2_matiyasevich
20131006 h10 lecture2_matiyasevich20131006 h10 lecture2_matiyasevich
20131006 h10 lecture2_matiyasevich
 

20101028 proof complexity_hirsch_lecture06

  • 1. Сложность пропозициональных доказательств Эдуард Алексеевич Гирш http://logic.pdmi.ras.ru/~hirsch ПОМИ РАН 28 октября 2010 г. 1 / 8
  • 2. Принцип Дирихле Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях. G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения. 2 / 8
  • 3. Принцип Дирихле Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях. G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения. Пусть G = ((P, H), E) — двудольный расширитель: степень — константа, имеются константы , ρ ∈ (0; 1), т.ч. ∀P ⊆ P (|P | ≤ ρ|P| ⇒ |∂P | ≥ |P |), где ∂P — те клетки, где может сидеть ровно один кролик из P . 2 / 8
  • 4. Принцип Дирихле Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях. G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения. Пусть G = ((P, H), E) — двудольный расширитель: степень — константа, имеются константы , ρ ∈ (0; 1), т.ч. ∀P ⊆ P (|P | ≤ ρ|P| ⇒ |∂P | ≥ |P |), где ∂P — те клетки, где может сидеть ровно один кролик из P . “Уравнения” кролика p   (p,h)∈E xph   ∧ (p,h),(p ,h)∈E p=p (¬xph ∨ ¬xp h). 2 / 8
  • 5. Принцип Дирихле Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях. G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения. Пусть G = ((P, H), E) — двудольный расширитель: степень — константа, имеются константы , ρ ∈ (0; 1), т.ч. ∀P ⊆ P (|P | ≤ ρ|P| ⇒ |∂P | ≥ |P |), где ∂P — те клетки, где может сидеть ровно один кролик из P . “Уравнения” кролика p   (p,h)∈E xph   ∧ (p,h),(p ,h)∈E p=p (¬xph ∨ ¬xp h). Любые ρ|P| уравнений совместны; все |P| — нет. В выводе есть дизъюнкция C, следующая в точности из уравнений для множества P размером ∈ 1 3 ρ|P|..2 3 ρ|P| . 2 / 8
  • 6. Принцип Дирихле Нижняя оценка Ω(n) на ширину вывода Сократим ширину аксиом: “забудем” о некоторых возможностях. G-PHP: двудольный граф G задаёт возможности размещения. Пусть G = ((P, H), E) — двудольный расширитель: степень — константа, имеются константы , ρ ∈ (0; 1), т.ч. ∀P ⊆ P (|P | ≤ ρ|P| ⇒ |∂P | ≥ |P |), где ∂P — те клетки, где может сидеть ровно один кролик из P . “Уравнения” кролика p   (p,h)∈E xph   ∧ (p,h),(p ,h)∈E p=p (¬xph ∨ ¬xp h). Любые ρ|P| уравнений совместны; все |P| — нет. В выводе есть дизъюнкция C, следующая в точности из уравнений для множества P размером ∈ 1 3 ρ|P|..2 3 ρ|P| . Для каждой клетки из ∂P в C должна быть переменная. 2 / 8
  • 7. Корректность метода резолюций (Reflection) Корректность системы док-в Π — невыполнимость формул Π(x, y) = 1 ∧ x[z] = 1 (для конкретного размера формулы x, набора значений z, док-ва y). 3 / 8
  • 8. Корректность метода резолюций (Reflection) Корректность метода резолюций — невыполнимость формул Res(x, y) = 1 ∧ x[z] = 1 (для конкретного размера формулы x, набора значений z, док-ва y). В Res нет коротких док-в корректности Res. 3 / 8
  • 9. Корректность метода резолюций (Reflection) Корректность метода резолюций — невыполнимость формул Res(x, y) = 1 ∧ x[z] = 1 (для конкретного размера формулы x, набора значений z, док-ва y). В Res нет коротких док-в корректности Res. Res(2): Res с новыми переменными для 2-конъюнкций: ¬ax,y ∨ x, ¬ax,y ∨ y, ¬x ∨ ¬y ∨ ax,y . В Res(2) есть короткие док-ва корректности Res. 3 / 8
  • 10. Корректность метода резолюций (Reflection) Корректность метода резолюций — невыполнимость формул Res(x, y) = 1 ∧ x[z] = 1 (для конкретного размера формулы x, набора значений z, док-ва y). В Res нет коротких док-в корректности Res. Res(2): Res с новыми переменными для 2-конъюнкций: ¬ax,y ∨ x, ¬ax,y ∨ y, ¬x ∨ ¬y ∨ ax,y . В Res(2) есть короткие док-ва корректности Res. . . . и корректности Res(2). 3 / 8
  • 11. Корректность метода резолюций Точная формулировка: переменные Индексы: Формула от n переменных (индексы v ∈ [1..n]). . . . из m дизъюнкций (индексы ∈ [1..m]). Вывод из r дизъюнкций (индексы ∈ [1..r]). Отрицания указываются индексами b ∈ {0, 1}. 4 / 8
  • 12. Корректность метода резолюций Точная формулировка: переменные Индексы: Формула от n переменных (индексы v ∈ [1..n]). . . . из m дизъюнкций (индексы ∈ [1..m]). Вывод из r дизъюнкций (индексы ∈ [1..r]). Отрицания указываются индексами b ∈ {0, 1}. Формула — таблица вхождений x ,v,b. 4 / 8
  • 13. Корректность метода резолюций Точная формулировка: переменные Индексы: Формула от n переменных (индексы v ∈ [1..n]). . . . из m дизъюнкций (индексы ∈ [1..m]). Вывод из r дизъюнкций (индексы ∈ [1..r]). Отрицания указываются индексами b ∈ {0, 1}. Формула — таблица вхождений x ,v,b. Набор — значения zv и указатели z ,v,b (что вып. ?). 4 / 8
  • 14. Корректность метода резолюций Точная формулировка: переменные Индексы: Формула от n переменных (индексы v ∈ [1..n]). . . . из m дизъюнкций (индексы ∈ [1..m]). Вывод из r дизъюнкций (индексы ∈ [1..r]). Отрицания указываются индексами b ∈ {0, 1}. Формула — таблица вхождений x ,v,b. Набор — значения zv и указатели z ,v,b (что вып. ?). Док-во — дизъюнкции y ,v,b, зависимости p , ,b: дизъюнкция получена резольвированием , b — знак резольвируемой переменной, резольвируемая переменная w ,v . 4 / 8
  • 15. Корректность метода резолюций Точная формулировка: дизъюнкции Каждая дизъюнкция чем-то выполнена: v,b z ,v,b. Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b. Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1. 5 / 8
  • 16. Корректность метода резолюций Точная формулировка: дизъюнкции Каждая дизъюнкция чем-то выполнена: v,b z ,v,b. Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b. Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1. Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b. 5 / 8
  • 17. Корректность метода резолюций Точная формулировка: дизъюнкции Каждая дизъюнкция чем-то выполнена: v,b z ,v,b. Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b. Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1. Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b. Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1. 5 / 8
  • 18. Корректность метода резолюций Точная формулировка: дизъюнкции Каждая дизъюнкция чем-то выполнена: v,b z ,v,b. Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b. Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1. Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b. Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1. не с потолка упало: < p , ,b, v w ,v . 5 / 8
  • 19. Корректность метода резолюций Точная формулировка: дизъюнкции Каждая дизъюнкция чем-то выполнена: v,b z ,v,b. Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b. Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1. Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b. Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1. не с потолка упало: < p , ,b, v w ,v . Резольвента по одной переменной: ¬w ,v ∨ ¬w ,v . 5 / 8
  • 20. Корректность метода резолюций Точная формулировка: дизъюнкции Каждая дизъюнкция чем-то выполнена: v,b z ,v,b. Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b. Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1. Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b. Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1. не с потолка упало: < p , ,b, v w ,v . Резольвента по одной переменной: ¬w ,v ∨ ¬w ,v . Которая была: ¬w ,v ∨ ¬p , ,b ∨ y ,v,b. 5 / 8
  • 21. Корректность метода резолюций Точная формулировка: дизъюнкции Каждая дизъюнкция чем-то выполнена: v,b z ,v,b. Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b. Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1. Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b. Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1. не с потолка упало: < p , ,b, v w ,v . Резольвента по одной переменной: ¬w ,v ∨ ¬w ,v . Которая была: ¬w ,v ∨ ¬p , ,b ∨ y ,v,b. Остальные переменные на месте: ¬p , ,b ∨ ¬w ,v ∨ ¬y ,v,b ∨ y ,v,b. 5 / 8
  • 22. Корректность метода резолюций Точная формулировка: дизъюнкции Каждая дизъюнкция чем-то выполнена: v,b z ,v,b. Тем, что есть в ней: ¬z ,v,b ∨ x ,v,b. Набор согласован с указателями: ¬z ,v,0 ∨ zv , ¬zv ∨ ¬z ,v,1. Формула — часть вывода: ¬x ,v,b ∨ y ,v,b. Для надёжности, ¬y ,v,0 ∨ ¬y ,v,1. не с потолка упало: < p , ,b, v w ,v . Резольвента по одной переменной: ¬w ,v ∨ ¬w ,v . Которая была: ¬w ,v ∨ ¬p , ,b ∨ y ,v,b. Остальные переменные на месте: ¬p , ,b ∨ ¬w ,v ∨ ¬y ,v,b ∨ y ,v,b. «В общем, все умерли»: ¬y ,v,b. 5 / 8
  • 23. Корректность метода резолюций Верхняя оценка в Res(2) Последовательно доказываем, что выполняющий набор z выполняет все дизъюнкции вывода y, включая последнюю (пустую): v (y ,v,0 ∧ zv ) ∨ (y ,v,1 ∧ ¬zv ). 6 / 8
  • 24. Корректность метода резолюций Верхняя оценка в Res(2) Последовательно доказываем, что выполняющий набор z выполняет все дизъюнкции вывода y, включая последнюю (пустую): v (y ,v,0 ∧ zv ) ∨ (y ,v,1 ∧ ¬zv ). Доказываем при условии p , ,0, p , ,1, w ,v , когда-нибудь потом воспользуемся существованием , , v. 6 / 8
  • 25. Корректность метода резолюций Верхняя оценка в Res(2) Последовательно доказываем, что выполняющий набор z выполняет все дизъюнкции вывода y, включая последнюю (пустую): v (y ,v,0 ∧ zv ) ∨ (y ,v,1 ∧ ¬zv ). Доказываем при условии p , ,0, p , ,1, w ,v , когда-нибудь потом воспользуемся существованием , , v. Уцелевшие переменные наследуются из резольвированных д., модицифируем старые д. в новую. 6 / 8
  • 26. Корректность метода резолюций Верхняя оценка в Res(2) Последовательно доказываем, что выполняющий набор z выполняет все дизъюнкции вывода y, включая последнюю (пустую): v (y ,v,0 ∧ zv ) ∨ (y ,v,1 ∧ ¬zv ). Доказываем при условии p , ,0, p , ,1, w ,v , когда-нибудь потом воспользуемся существованием , , v. Уцелевшие переменные наследуются из резольвированных д., модицифируем старые д. в новую. Пропавшая явно указывает, какой из членов ∨ выполнен (знаем знак переменной), остаётся zv (а для другой — ¬zv , осталось срезольвировать). 6 / 8
  • 27. Корректность метода резолюций Нижняя оценка для метода резолюций Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. 7 / 8
  • 28. Корректность метода резолюций Нижняя оценка для метода резолюций Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику. Теорема (Alon, Boppana) 3 ≤ k ≤ K и K √ k ≤ m/(8 log m) =⇒ монотонные схемы, отделяющие k-раскрашиваемые графы с m вершинами от содержащих K-клики, имеют размер ≥ 1 8 m 4K √ k log m ( √ k+1)/2 . Осталось извлечь схему для раскрашиваемости из доказательств для Reflection. 7 / 8
  • 29. Корректность метода резолюций Нижняя оценка для метода резолюций Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику. Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные для всех конъюнкций длины (log n)O(1). 7 / 8
  • 30. Корректность метода резолюций Нижняя оценка для метода резолюций Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику. Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные для всех конъюнкций длины (log n)O(1). В первом случае F выполнима. 7 / 8
  • 31. Корректность метода резолюций Нижняя оценка для метода резолюций Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику. Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные для всех конъюнкций длины (log n)O(1). В первом случае F выполнима. Во втором случае F имеет “короткое” док-во невыполнимости: среди её дизъюнкций есть принцип Дирихле k2 → k; у него есть док-во размера 2(log n)O(1) в Res((log n)O(1) ): 7 / 8
  • 32. Корректность метода резолюций Нижняя оценка для метода резолюций Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику. Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные для всех конъюнкций длины (log n)O(1). В первом случае F выполнима. Во втором случае F имеет “короткое” док-во невыполнимости: среди её дизъюнкций есть принцип Дирихле k2 → k; у него есть док-во размера 2(log n)O(1) в Res((log n)O(1) ): разделим кроликов на k стай по k штук, клетки на 2 по k/2 штук, какая-то стая целиком в первой клетке =⇒ инъекция k → k 2 ; иначе каждая даёт кролика во вторую =⇒ инъекция k → k 2 . композиция инъекций k2 → k, k → k 2 даёт k2 → k 2 . повторим log k раз. 7 / 8
  • 33. Корректность метода резолюций Нижняя оценка для метода резолюций Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих k2-клику. Граф G → формула F о k-раскрашиваемости + доп. переменные для всех конъюнкций длины (log n)O(1). В первом случае F выполнима. Во втором случае F имеет “короткое” док-во невыполнимости: среди её дизъюнкций есть принцип Дирихле k2 → k; у него есть док-во размера 2(log n)O(1) в Res((log n)O(1) ): разделим кроликов на k стай по k штук, клетки на 2 по k/2 штук, какая-то стая целиком в первой клетке =⇒ инъекция k → k 2 ; иначе каждая даёт кролика во вторую =⇒ инъекция k → k 2 . композиция инъекций k2 → k, k → k 2 даёт k2 → k 2 . повторим log k раз. Упражнение Доделать док-во принципа Дирихле k2 → k в Res((log k)O(1) ). 7 / 8
  • 34. Корректность метода секущих плоскостей Нижняя оценка для CP Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. 8 / 8
  • 35. Корректность метода секущих плоскостей Нижняя оценка для CP Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих (k + 1)-клику. Дальнейшее аналогично резолюции, только проще: обычный принцип Дирихле имеет короткие док-ва в CP! 8 / 8
  • 36. Корректность метода секущих плоскостей Нижняя оценка для CP Короткое док-во → маленькая монотонная схема, отделяющая выполнимые формулы от имеющих короткие док-ва. Отделим k-раскрашиваемые графы от содержащих (k + 1)-клику. Дальнейшее аналогично резолюции, только проще: обычный принцип Дирихле имеет короткие док-ва в CP! Осталось сформулировать корректность CP — ясно, что это можно сделать, сохранив условие на монотонность вхождений переменных формулы, ведь обе части действительно монотонно от них зависят, а остальное делается так же, как в док-ве теоремы Кука-Левина об NP-полноте SAT. 8 / 8