Gut, ja wir fangen schon mal an. Gelbe Kreide haben wir ja dank der
freundlichen Dame da hinten. Mehr kommt gleich.
Ja, also wir hatten uns letztes Mal angesehen die grundlegenden Komplexitätsklassen und
uns am Ende überlegt ein paar offensichtliche Inklusionen und Gleichheiten zwischen diesen
Klassen. Wir enden mit ungefähr folgendem Bild. Also wir haben hier
als kleinste Klasse, die wir in Betracht ziehen und als übrigens auch beweisbar kleinste Klasse,
die es gibt, das ist uns aber zu schwierig, die Klasse der in logarithmischen Platz lösbaren
Probleme. Gut, die ist offensichtlich enthalten in der Klasse der in nicht-deterministisch
logarithmischen Platz lösbaren Probleme und sie ist ebenso offensichtlich enthalten
in der zugehörigen Komplementklasse. Weiterhin hatten wir uns überlegt, dass höchstens exponentiell
mehr Zeit verbraucht wird als Platz. Das war dieses Argument mit dem Zuständezählen.
Diese Zustände dürfen sich nicht wiederholen. Das heißt, hier haben wir eine Inklusion
in die Klasse P, der in deterministisch-polynomen-jahlerzeit lösbaren Probleme. Die wiederum, na, Quatsch.
Das kommt erst im nächsten. Diese Klasse ist gleich ihrer Co-Klasse natürlich wie alle
deterministischen Klassen. Sie ist offensichtlich enthalten in der entsprechenden nicht-deterministischen
Klasse, der auf nicht-deterministischen Maschinen in polynomialer Zeit lösbaren Problemen
und der zugehörigen Komplementklasse. Und wir haben hier über das gleiche Argument
wiederum Inklusion. Also auch auf einer nicht-deterministischen Maschine habe ich durch die Schranke auf den
Platz eine entsprechende exponentielle Schranke auf den Zeitverbrauch. Dann haben wir noch
eine offensichtliche Inklusion. Ich kann immer nur pro Schritt eine Zelle vollschreiben.
Das heißt, ich verbrauche immer höchstens so viel Platz wie Zeit. Das heißt, wenn ich
polynomial viel Zeit verbrauche, brauche ich erst recht nur polynomial viel Platz. Wiederum
offensichtliche Inklusion in die entsprechenden nicht-deterministischen Klassen und die gleichen
Inklusionen unter den nicht-deterministischen Klassen. Und wiederum nach demselben Argument
wie hier. Wir verbrauchen höchstens exponentiell mehr Zeit als Platz. Das heißt, P space ist
enthalten in x time. Natürlich geht das noch beliebig weiter und das spielt auch durchaus
eine Rolle. Also es besteht durchaus Interesse an beispielsweise doppelt exponentiell vollständigen
Problemen oder sowas. Aber wir hören jetzt mal für Zwecke dieser Veranstaltung bei x
time auf. Gut, das ist jetzt der Teil der Hierarchie, der offensichtlich ist. Und wir
werden zeigen, dass hier etliches kollabiert. Insbesondere werden wir zeigen, dass hier ein
vollständiger Kollaps nach P space eintritt. Das heißt, hier können wir einen eckigen
Kasten drum machen. Das ist eigentlich alles dasselbe. Und wir werden zeigen, dass diese
beiden Klassen zusammenfallen. Das Schlagwort ist nicht-deterministischer Platz ist Komplement
abgeschlossen. Also hinsichtlich Platz unterscheiden sich die nicht-deterministischen Klassen nicht
von den entsprechenden Co-Klassen. Und ab P space kollabiert das sogar ganz, dass das
nicht-deterministische mit dem deterministischen zusammenfällt. Wohlgemerkt aber eben nur im
Platz fallen. Das heißt, wir haben schon eine ziemliche Diskrepanz. Also hier haben wir
eben das berühmteste Problem der Kirchengeschichte. Also ist diese Inklusion echt oder nicht?
Während also hier die Frage schlicht und einfach seit langem beantwortet ist, sie ist
nicht echt. Ja, vielen Dank. Super. Ja, dann haben wir jetzt, ja. Gut. Ja, wir fangen an
jetzt diese Klassen in Detail zu analysieren. Das wird hauptsächlich dann nächste Woche
Hergurinen erledigen. Ich bin selber nächste Woche nicht da. Auf der Lix in New Orleans
bin ich. Wir treffen jetzt so ein paar Vorbereitungen, indem wir insbesondere dieses vielleicht nicht
ganz so gewohnte Konzept des logarithmischen Platzes noch einmal genauer ansehen. So, ein
Teil davon ist also dieses hier. Frisch abgeliefert, schon kaputt. Da kommen wir auch nur knapp
mit hin. Also die Klasse Logspace, die ich gelegentlich nur Logs schreiben werde, weil
sie in Indizes auftauchen wird und man möchte nicht gerne Indizes haben, die länger als
vier Zeichen sind. Logspace ist jetzt keine Klasse von Problemen, sondern von Funktionen.
Logspace ist die Klasse der in logarithmischen Platz berechenbaren Funktionen. Und intuitiv
kann man das folgendermaßen charakterisieren. Ich habe das letztes Mal schon, als wir das
Presenters
Zugänglich über
Offener Zugang
Dauer
01:21:17 Min
Aufnahmedatum
2013-06-21
Hochgeladen am
2019-04-22 06:19:03
Sprache
de-DE
- Mathematische Hilfsmittel der Algorithmenanalyse: Abschätzung des asymptotischen Wachstums von Funktionen, Summationen, Anzahlen, divide-and-conquer-Rekursionen, etc.
-
Grundbegriffe der quantitativen Algorithmenanalyse: worst-case- und average-case-Analsyse, obere und untere Schranken, Algorithmen- und Problemkomplexität
-
Exemplarische Analysen von Sortieralgorithmen
-
Sortierkomplexität und Entropie
-
Quellcodierung und Datenkompression
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Komplexität von arithmetischen Operationen und Problemen (Multiplikation, Primtest, Faktorisierung)
-
modulare Arithmetik und schnelle Fouriertransformation
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Kryptographie und Komplexität
Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden
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erwerben fundierte Kenntnisse über die Grundbegriffe der quantitativen Algorithmenanalyse (Laufzeit) und die benötigten mathematischen Methoden
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verstehen die Komplexität (Laufzeitverhalten) von Standardalgorithmen (z.B. Sortieren, arithmetische Algorithmen) und können deren praktische Bedeutung erklären
-
sind in der Lage, an einfachen, exemplarischen Algorithmen Analysen des worst-case-Verhaltens und des average-case-Verhaltens durchzuführen
-
können exemplarisch Algorithmenkomplexität und Problemkomplexität in Bezug setzen
-
können die Beziehungen zwischen Sortier- und Suchkomplexität und dem Entropiebegriff darstellen
-
erwerben Grundkenntnisse über algebraische Strukturen der Arithmetik und die Komplexität arithmetischer Operationen
-
können die Rolle von Komplexitätsaussagen für die Beurteilung der Sicherheit einfacher kryptografischer Protokoll darstellen
Literatur:
Graham, Knuth, Patashnik, Concrete Mathematics, Addison-Wesley, 1994.
Cormen, Leiserson, Rivest, Stein, Introduction to Algorithms, MIT-Press, 2001.
Heun, Grundlegende Algorithmen, Vieweg, 2001.