计算机代写|计算复杂度理论代写Computational complexity theory代考|COMP4500

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计算机代写|计算复杂度理论代写Computational complexity theory代考|Equivalence to alternating Turing machines

So far we have defined the alternating hierarchy in terms of logical formulas. Let’s continue by justifying the claim that this had something to do with alternating Turing machines.

An alternating Turing machine generalizes a nondeterministic Turing machine by allowing both $\mathrm{OR}$ and $\mathrm{AND}$ nondeterministic transitions. This produces a branching tree of computations, just as in a nondeterministic machine, but instead of applying the rule that the machine accepts if any branch accepts, we apply a more complicated rule that essentially corresponds to evaluating a game tree.

Each leaf node of the tree, corresponding to a halting configuration of the machine, is assigned a value true or false depending on whether that configuration accepts or rejects. A deterministic node (with exactly one successor) gets the same value as its successor. Nondeterministic OR nodes get the OR if their successors’ values, while nondeterministic AND nodes get the AND of their successors’ values. The machine as a whole accepts if and only if the root node gets the value true.

An alternating Turing machine can easily implement a sequence of quantifiers, by representing each $\exists$ quantifier as a sequence of OR branches and each $\forall$ quantifier as a sequence of AND branches, where following each branch the machine writes the next bit of the appropriate variable to a work tape. Given a $\boldsymbol{\Sigma}_k^p$ language, this requires $k$ layers of alternating $\mathrm{OR}$ and $\mathrm{AND}$ branches, followed by a deterministic polynomial-time computation. So we can represent $\boldsymbol{\Sigma}_k^p$ languages (and similarly $\boldsymbol{\Pi}_k^p$ languages) using alternating Turing machines with this restriction on branching.

In the other direction, suppose that we have an alternating Turing machine, where on each branch of the computation we have a sequence of OR branches, followed by AND branches, followed by OR branches, with at most $k$ such subsequences of branches of the same type and at most polynomially-many steps altogether on each branch. We would like to argue that the language decided by this machine is in $\boldsymbol{\Sigma}_k^p$.

计算机代写|计算复杂度理论代写Computational complexity theory代考|Equivalence to oracle definition

We generally don’t distinguish between the alternating and oracle versions of the polynomial-time hierarchy, because they give the same classes. This is a little surprising since the alternating version requires us to choose all of our quantified variables at once, while the oracle version lets us choose oracle queries interactively, but it turns out we can use the existential quantifier at the front of a $\Sigma_k^p$ formula to guess what queries we intend to make and then reject and discard any branches where we guessed wrong.

Before jumping into the full result, let’s show how this works for $\boldsymbol{\Sigma}_2^p=$ $\mathbf{N P}^{\mathrm{NP}}$. For the moment we will use $\boldsymbol{\Sigma}_2^p$ specifically to refer to the alternating definition of the class, which we can think of as all predicates of the form $\exists w_1 \forall w_2 M\left(x, w_1, w_2\right)$ where $w_1$ and $w_2$ have size polynomial in $|x|$ and $M$ is a polynomial-time-computable predicate.

Showing $\boldsymbol{\Sigma}_2^p \subseteq \mathbf{N P} \mathbf{N P}^{\mathbf{N P}}$ is trivial. Given a $\boldsymbol{\Sigma}_2^p$ formula $\exists w_1 \forall w_2 M\left(x, w_1, w_2\right)$, construct an NP $\mathbf{N P}$ machine that guesses $w_1$, then uses an oracle call to test if $\exists w_2 \neg M\left(x, w_1, w_2\right)$ holds. Accept if the oracle rejects and reject if the oracle accepts. This makes the computation accept if $\exists w_1 \neg \exists w_2 M\left(x, w_1, w_2\right) \equiv$ $\exists w_1 \forall w_2 M\left(x, w_1, w_2\right)$.

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计算复杂度理论代考

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到目前为止,我们已经根据逻辑公式定义了交替层次结构。让我们继续证明这与交替图灵机有关的说法。

交替图灵机通过允许两者来概括非确定性图灵机欧R和一个否丁不确定的转换。这会产生一个计算的分支树,就像在非确定性机器中一样,但我们不是应用机器接受任何分支接受的规则,而是应用一个更复杂的规则,该规则本质上对应于评估博弈树。

树的每个叶节点,对应于机器的停止配置,根据该配置是接受还是拒绝,被分配一个值 true 或 false。确定性节点(只有一个后继节点)获得与其后继节点相同的值。非确定性 OR 节点在其后继值的情况下获得 OR,而非确定性 AND 节点获得其后继值的 AND。当且仅当根节点的值为真时,机器作为一个整体接受。

交替图灵机可以很容易地实现一系列量词,通过表示每个∃量词作为 OR 分支的序列,每个∀作为一系列 AND 分支的量词,其中在每个分支之后,机器将适当变量的下一位写入工作磁带。给定一个小号kp语言,这需要k层层交替欧R和一个否丁分支,然后是确定性多项式时间计算。所以我们可以代表小号kp语言(以及类似的πkp语言)使用具有这种分支限制的交替图灵机。

在另一个方向上,假设我们有一个交替图灵机,在计算的每个分支上我们都有一系列 OR 分支,然后是 AND 分支,然后是 OR 分支,最多k这种相同类型的分支的子序列,并且每个分支上的步骤最多为多项式。我们想争辩说,这台机器决定的语言是小号kp.

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我们通常不区分多项式时间层次结构的交替版本和预言版本,因为它们给出相同的类。这有点令人惊讶,因为交替版本要求我们一次选择所有量化变量,而 oracle 版本让我们交互式地选择 oracle 查询,但事实证明我们可以在 a 的前面使用存在量词小号kp公式来猜测我们打算进行什么查询,然后拒绝并丢弃我们猜错的任何分支。

在进入完整结果之前,让我们展示一下它是如何工作的小号2p= 否P否P. 目前我们将使用小号2p具体指的是类的交替定义,我们可以认为是所有谓词的形式∃在1∀在2米(X,在1,在2)在哪里在1和在2有大小多项式|X|和米是多项式时间可计算谓词。

显示小号2p⊆否P否P否P是微不足道的。给定一个小号2p公式∃在1∀在2米(X,在1,在2), 构建一个 NP否P猜测的机器在1,然后使用 oracle 调用来测试是否∃在2¬米(X,在1,在2)持有。如果神谕拒绝则接受,如果神谕接受则拒绝。这使得计算接受如果∃在1¬∃在2米(X,在1,在2)≡ ∃在1∀在2米(X,在1,在2).

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