Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Содержание
Введение
В теории сложности вычислительные задачи, являющиеся co-NP полными, – это самые сложные задачи в co-NP, в том смысле, что любую задачу из co-NP можно переформулировать как частный случай любой co-NP полной задачи с лишь полиномиальными дополнительными затратами. Если P отличается от co-NP, то все co-NP полные задачи не могут быть решены за полиномиальное время. Если существует способ быстро решить co-NP полную задачу, то этот алгоритм можно использовать для быстрого решения всех задач co-NP. Каждая co-NP полная задача является дополнением к NP полной задаче. Существуют задачи, принадлежащие как NP, так и co-NP, например, все задачи из P или задача факторизации целых чисел. Однако неизвестно, равны ли эти множества, хотя неравенство считается более вероятным. Подробности см. в статьях co-NP и NP-полная задача. Фортуна показал в 1979 году, что если какой-либо разреженный язык является co-NP полным (или даже просто co-NP трудным), то P = NP, что является критическим основанием для теоремы Маэни.
In complexity theory, computational problems that are co NP complete are those that are the hardest problems in co NP, in the sense that any problem in co NP can be reformulated as a special case of any co NP complete problem with only polynomial overhead. If P is different from co NP, then all of the co NP complete problems are not solvable in polynomial time. If there exists a way to solve a co NP complete problem quickly, then that algorithm can be used to solve all co NP problems quickly. Each co NP complete problem is the complement of an NP complete problem. There are some problems in both NP and co NP, for example all problems in P or integer factorization. However, it is not known if the sets are equal, although inequality is thought more likely. See co NP and NP complete for more details. Fortune showed in 1979 that if any sparse language is co NP complete (or even just co NP hard), then [[P = NP problem, a critical foundation for Mahaney's theorem.
Формальное определение
Проблема решения C является co NP-полной, если она принадлежит классу co NP и если любая проблема из co NP полиномиально сводится к ней. Это означает, что для любой проблемы L из co NP существует алгоритм, работающий за полиномиальное время, который может преобразовать любой экземпляр L в экземпляр C, сохраняя значение истинности. Как следствие, если бы у нас был алгоритм полиномиального времени для C, мы могли бы решить все проблемы из co NP за полиномиальное время.
A decision problem C is co NP complete if it is in co NP and if every problem in co NP is polynomial time many one reducible to it. This means that for every co NP problem L, there exists a polynomial time algorithm which can transform any instance of L into an instance of C with the same truth value. As a consequence, if we had a polynomial time algorithm for C, we could solve all co NP problems in polynomial time.
Пример
Одним из примеров co-NP-полной задачи является тавтология – проблема определения, является ли данная булева формула тавтологией; то есть, приводит ли любое возможное присваивание значений «истина» или «ложь» переменным к истинному высказыванию. Эта задача тесно связана с задачей выполнимости булевых формул (SAT), которая спрашивает, существует ли хотя бы одно такое присваивание, и является NP-полной.
One example of a co NP complete problem is tautology, the problem of determining whether a given Boolean formula is a tautology; that is, whether every possible assignment of true/false values to variables yields a true statement. This is closely related to the Boolean satisfiability problem, which asks whether there exists at least one such assignment, and is NP complete.