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具有有界子句变量差的最小不可满足公式是固定参数可处理的。 (英语) Zbl 1108.68065号

摘要:最小不可满足CNF公式(如果删除任何子句,则不可满足的CNF公式将变为可满足的)的识别是一个经典的(D^{\text{P}})-完全问题。最近的研究表明,具有(n)变量和(n+k)子句的最小不可满足公式可以在时间(n^{O(k)})中识别。我们改进了这个结果,并提出了一个时间复杂度为(O(2^kn^4)的算法;因此,从以下意义上讲,问题是固定参数可处理的(FTP)R.G.唐尼M.R.研究员[参数化复杂性,柏林:Springer(1998;Zbl 0914.68076号)]。
我们的算法给出了可满足性问题的一个固定参数可处理的参数化:如果对于给定的子句集\(F),其每个子集中的子句数最多超过子集中出现的变量数\(k),那么我们可以及时决定\(O(2^kn^3)\)是否可满足\(k)被称为最大缺陷(F),可以通过图匹配算法有效地计算。固定参数可处理可满足性决策的已知参数是树宽或与树宽相关。树宽和最大亏数是不可比较的,因为我们可以找到具有恒定最大亏数和任意高树宽的公式,以及以相反为准的公式。

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65年第68季度 算法和问题复杂性分析
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68兰特 计算机科学中的图论(包括图形绘制)
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