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格、代码和线性方程组中近似最优的难易程度。 (英语) Zbl 0877.68067号

摘要:我们证明了以下关于最近格向量问题(在任意(ell_p)范数下)、二进制码的最近码字问题、存在错误时学习半空间的问题以及其他一些问题。
1.在任何常数因子内近似最佳值为NP-hard。2.如果对于某些(varepsilon>0),存在一个多项式时间算法,该算法在(2^{log^{0.5-varepsilon}n})的一个因子内逼近最优值,那么每个NP语言都可以在准多项式确定时间内确定,即,(text{NP}\substeq\text{DTIME}(n^{text{poly}(logn)})。
此外,我们还证明了结果2对于(ell_infty)范数下的最短格向量问题也是成立的。此外,对于其中一些问题,我们可以证明与上面相同的结果,但对于更大的因子,例如\(2^{log^{1-\varepsilon}n}\)或\(n^\varepsilon\)。
将任一晶格问题的因子(2^{log^{0.5-\varepsilon}n})改进为(sqrt{text{dimension}})将意味着最短向量问题在(ell_2)范数中的困难性;一个老问题。我们的证明直接或通过集合覆盖问题,使用了少验证、单轮交互证明系统中的约简。

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65年第68季度 算法和问题复杂性分析
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