• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Рандомізація

3.1. Ймовірнісні алгоритми. Алгоритми, що розглядались досі, називають детермінованими. Більші обчислювальні можливості мають ймовірнісні алгоритми. Окрім входу w, ймовірнісний алгоритм отримує випадкову двійкову послідовність r {0,1}^l, далі працює як звичайний детермінований алгоритм і результат роботи u подає на вихід. Довжина випадкової послідовності l залежить від довжини входу.

Слід підкреслити, що вихід u = u(w, r) ймовірнісного алгоритму залежить не лише від входу, а й від випадкової послідовності. Випадкова послідовність вважається рівномірно розподіленою на {0,1}', тобто кожне r вибирається з ймовірністю 2^-1. Ймовірнісний алгоритм розв'язує масову задачу з ймовірністю помилки є, якщо отримавши на вхід індивідуальну задачу w, він подає на вихід її правильний розв'язок з імовірністю не менш ніж 1-е. Іншими словами, вихід алгоритму u = u(w, r) є розв'язком індивідуальної задачі w для всіх, окрім щонайбільше е^t випадкових послідовностей г.

Ймовірнісні алгоритми ще називають алгоритмами Монте Карло. Лас Вєгас алгоритми є підкласом алгоритмів Монте Карло. Лас Вегас алгоритм розв'язує задачу з ймовірністю невдачі
е (0,1), якщо на кожному вході він видає або правильний розв'язок індивідуальної задачі, або повідомлення (на зразок спеціального символу #) про неспроможність такий розв'язок знайти, причому друге має місце з ймовірністю щонайбільше e. Можна вважати, що Лас Вегас алгоритм взагалі не помиляється, лише часом утримується від подання на вихід розв'язку.

Час робти ймовірнісного алгоритму на вході w означується як максимальна по r кількість кроків, які алгоритм робить на цьому вході з використанням випадкової послідовності r Таким чином поняття поліноміального часу, яке було введене для детермінованих алгоритмів, переноситься й на клас ймовірнісних алгоритмів.

Окремо зупинимось на ймовірнісних алгоритмах для задач розпізнавання. Ймовірнісний (Монте Карло) алгоритм А розпізнає мову L з однобічною помилкою е, де 0 < e < 1, якщо дотримані такі дві умови:

1) якщо w L, то А приймає вхід w з імовірністю 1;

2) якщо w L, то А відхиляє вхід w з імовірністю принаймні 1-е.

Нехай ймовірнісний алгоритм А розпізнає мову L з однобічною помилкою е, використовуючи на вході довжини п випадкову послідовність довжини l = l(п). В цьому випадку є ефективний спосіб зменшення помилки. Розглянемо ймовірнісний алгоритм А^t, який на вході w працює наступним чином:

· використовує випадкову послідовність довжини lt, де l = l (|w|), розбивши її на t частин r₁,..., r_t довжини l кожна;

· моделює роботу алгоритму А на вході w з використанням кожної із випадкових послідовностей r₁,..., r_t, і отримує t результатів моделювання u₁,..., u_t, де u_i {0,1};

· подає на вихід 1, якщо всі u_i дорівнюють 1, і 0, якщо серед них є хоча б один 0.

Перевіримо, що алгоритм А^t розпізнає ту ж мову L і оцінимо ймовірність помилки. Якщо
w L, то алгоритм А видає 1 незалежно від вибору випадкової послідовності. Тому u_i = 1 для всіх i t, і у цьому випадку А^t приймає w з ймовірністю 1. Якщо w L, то u_i = 1 з ймовірністю щонайбільше є, для кожного і. Оскільки r₁,..., r_t є випадковими і незалежними між собою, то рівність u_i = 1 виконується для всіх і t з ймовірністю не більшою ніж е^t. Приходимо до висновку, що А( приймає w не з L із ймовірністю щонайбільше e^t і, таким чином, розпізнає L з однобічною помилкою е^t).

Важливе зауваження полягає в тому, що якщо алгоритм А поліноміальний, то таким є і алгоритм А^t, причому не лише для t константи, а й для будь-якого t(n) — поліному від довжини входу. Поклавши t(n) = cn для відповідної константи с, бачимо, що якщо множина розпізнається поліноміальним ймовірнісним алгоритмом із однобічною помилкою e, для константи е між 0 і 1, то ця ж множина розпізнається деяким поліноміальним алгоритмом із однобічною помилкою 2^-n. Ймовірність такого порядку називають експоненцгйно низькою. Таким чином, експоненційне зниження помилки (до е^t) досягається ціною всього лише лінійного збільшення часу роботи (у t разів).

3.2. Випадковий вибір. Генерування послідовності випадкових бітів на практиці є не такою простою справою, як може видатись на перший погляд, адже реальна обчислювальна машина не має ніякого механізму для "підкидання монетки". Ми повернемось до цього питання в Розділі VI, а до того моменту будемо вважати, що ймовірнісний алгоритм здатен отримати як завгодно довгу

послідовність випадкових бітів, причому на отримання одного біту йде один крок роботи алгоритму.

У подальшому викладі конкретних ймовірнісних алгоритмів ми вживатимемо приписи на кшталт "вибрати випадковий елемент х із скінченної множини X". Це означає, що елемент х має бути сконструйованим певним чином із випадкової послідовності r, причому кожен з елементів множини X мусить отримуватися з однаковою ймовірністю. Спосіб такого конструювання найчастіше буде доволі очевидним. У цьому пункті ми заздалегідь розберемо кілька простих випадків, які далі зустрічатимуться без детальних пояснень.

Найпростіше влаштувати випадковий вибір елемента із множини Z_n для п = 2^l, або із Z*_p для простого р = 2^l + l³ Для цього випадкова двійкова послідовність r довжини l просто розглядається як двійковий запис елемента такої множини.

Щоб отримати випадковий елемент із Z_n для довільного п, можна вибрати випадковий елемент х із Z_2l, де l = [Iog₂ п], і якщо х < п, то використовувати цей елемент, якщо ж х > п, то вибір слід повторити ще раз. Внаслідок цієї процедури буде отримано х Z_n з ймовірністю > 1/2. Зрозуміло, що в разі невдачі повторювати вибір доведеться не надто довго. Справді, ймовірність того, що х попаде в Z_n лише за i-тим разом, дорівнює (1 — )^i-1 , а математичне сподівання кількості повторень процедури до першого успішного вибору дорівнює

l+ 2(1 - ) + 3(1 - )²+ 4(1 - )³+ …=1/< 2.

Таким же чином проводиться вибір випадкового елемента із Z*_p для довільного простого р. Щоб вибрати випадковий елемент з множини Z*_pq, де р і q прості, можна скористатися наслідком II. 2. 13 з Китайської теореми про остачі. Згідно із ним, досить вибрати x₁ і x₂ — випадкові елементи множин Z*_p і Z*_q, і обчислити х Z_pq, для якого х₁ = х modp і x₂ = x mod q. Такий елемент x рівномірно розподілений на Z*_pq.

Менш вишуканий, але простіший і ефективніший для великих р і q спосіб породження випадкового елемента з Z*_pq є таким. Вибираємо випадковий елемент х з Z_pq і перевіряємо, чи він ділиться на якесь із чисел р і q. Якщо ні, то х Z*_pq, що нам і потрібно, якщо ж ділиться, то процедуру вибору повторюємо ще раз. Ймовірність того, що вибір буде успішно здійснено за один раз, дорівнює ф(pq)/pq = (1 - 1/р)(1 - 1/q)

Цей спосіб добрий також тим, що він придатний для породження випадкового елементу множини Z*_n для довільного п. А саме, вибирається випадковий елемент ж з Z_n і обчислюється НСД(x,п). Якщо останній дорівнює 1, то вибір здійснено, а інакше вибір слід повторити. Ймовірність того, що вибір буде успішно зроблено за один раз, дорівнює ф(п)/п. Оцінимо, наскільки малою є ймовірність того, що елемент із Z*_n все ще не буде вибрано упродовж 6 k ln ln n повторень процедури вибору. Ця ймовірність дорівнює (1 - ф(п)/п)^6klnlnn. За твердженням II.2.15, ф(п)/п > l/(6lnln n) при великих п. Отже, ймовірність, яку ми оцінюємо, обмежена зверху величиною (1 — l/(61nlnn))^6klnlnn яка, у свою чергу, не перевищує e^-k за нерівністю В.4. Підсумовуючи, бачимо, що з високою ймовірністю (наскільки високою, залежить від нашого вибору константи k) випадковий елемент х з Z*_n можна вибрати в результаті не більше, як
6 k ln ln n незалежних виборів випадкового елемента х з Z_n і перевірки умови НСД (х,п) = 1.

У цьому контексті доречно згадати класичний результат Діріхле. Нехай х — випадковий елемент із множини Z_n, де п також вибрано випадковим чином в діапазоні від 1 до N. Тоді ймовірність того, що НСД(x,п) = 1 при зростаючому N прямує до 6/0.6 (див. вправу 3.9).

ВПРАВИ

3.1. Припустимо, що ймовірнісний алгоритм А розв'язує задачу П з ймовірністю помилки 1/2 — е, де 0 < е < 1/2 (помилка не обов'язково однобічна!). Припустимо також, що кожна індивідуальна задача масової задачі П має єдиний розв'язок — такими є, зокрема, всі задачі обчислення і розпізнавання. Розглянемо такий спосіб зменшення ймовірності помилки. Нехай алгоритм А^t викликає алгоритм А як підпроцедуру непарну кількість разів t, щоразу із незалежним вибором випадкової послідовності бітів. На вихід алгоритм А^t подає результат, що трапився більш ніж у t/2 випадках (якщо ж такого не існує, то видає спеціальний символ #). Довести, що алгоритм А^t розв'язує задачу П з ймовірністю помилки.

3.2.Довести, що якщо мова L А* розпізнається поліноміальним Лас Вегас алгоритмом з ймовірністю невдачі e, то доповнення до неї А* \ L також розпізнається деяким поліноміальним Лас Вегас алгоритмом з такою ж ймовірністю невдачі.

3.3.Довести, що мова L А* розпізнається поліноміальним Лас Вегас алгоритмом з імовірністю невдачі е тоді і лише тоді, коли одночасно і L, і її Доповнення A*\L розпізнаються поліноміальними Монте Карло алгоритмами з однобічною помилкою е.

3.4. Розглянемо різновид ймовірнісного алгоритму, який має доступ до потенційно необмеженої послідовності випадкових бітів r {0,1} (в ході обчислення може використовуватись лише початковий відрізок г, але як завгодно довгий). За означенням такий алгоритм розпізнає мову

L з ймовірністю 1. Це означає, що на кожному вході w для майже всіх r (за винятком множини міри 0 відносно міри Лебега) алгоритм зупиняється через скінченну кількість кроків, приймаючи
w L і відхиляючи w L. Позначимо через t(w, r) кількість кроків алгоритму на вході w з випадковою послідовністю r. Час роботи алгоритму на вході w означимо як інтеграл Лебега . Довести, що мова L розпізнається у такій моделі за поліноміальний час тоді і тільки тоді, коли вона розпізнається деяким поліноміальним Лас Вегас алгоритмом.

3.5. Цілий вираз над змінними х₁,... ,х_m означується наступним чином:

· десятковий запис цілого числа є цілим виразом;

· будь-яка із змінних х₁,... ,х_m є цілим виразом;

· якщо Р і Q — цілі вирази, то (Р • Q), (P + Q), (Р — Q) є цілими виразами.

Наприклад, ((x₁ - х₂) • (x₂ – х₃) + х₂ • (x₁ + х₃)) та (х₁ • (x₁ + х₃) - (x₁ - х₂) • (x₁ - х₂)) є цілими виразами. Два цілі вирази назвемо тотожними, якщо вони представляють один і той же поліном з цілими коефіцієнтами від змінних х₁,... ,х_m. Наприклад, два наведені вирази тотожні — обидва представляють поліном, канонічна форма якого — х₂² +2 x₁х₂ + x₁х₃

Невідомо, чи існує поліноміальний детермінований алгоритм для розпізнавання тотожності двох заданих цілих виразів. Зауважимо, що в загальному випадку цілий вираз не можна звести до канонічної форми за поліноміальний час з тої причини, що його канонічна форма може мати експонен-ційний розмір (як, наприклад, для виразу (х₁ + 1)(x₂ + 1)... (х_m + 1)). Метою вправи є розробити для цієї задачі поліноміальний ймовірнісний алгоритм з однобічною помилкою.

a) Степенем монома є сума показників i₁ + i₂ + • • • + і_m Степенем полінома називається найбільший степінь монома у його канонічній формі. Довести, що степінь полінома, представленого цілим виразом, не перевищує довжини запису останнього (тобто загальної кількості символів (,),+,-,,х₁,... ,х_m).

b)(J. T. Schwartz, R. Е. Zippel) Нехай F — поле і Н — множина із h елементів цього поля. Нехай р(х₁,... ,х_m) — поліном в F(х₁,... ,х_m) степеня d. Нулем полінома р називається такий набір ()F^m, що р() = 0. Довести, що множина Н^m містить щонайбільше dh^m-1 нулів полінома р.

c)Оцінити час роботи і ймовірність помилки наступного алгоритму розпізнавання тотожності цілих виразів. Нехай на вхід подаються цілі вирази Р і Q від m змінних, кожен довжини щонайбільше п. Випадково і незалежно вибираються m цілих чисел в межах від 0 до п² кожне. Вхід приймається, якщо Р() = Q() і відхиляється інакше.

3.6.Припустимо, що X Y, де Y -— скінченна множина. Розглянемо такий ймовірнісний експеримент із нескінченної кількості кроків. На t-му кроці з множини Y вибирається випадковий елемент у_і, причому вибір здійснюється рівноймовірно і незалежно від попередніх кроків. Позначимо через х перший елемент в послідовності у₁ , y₂, у_з,…., який належить множині X, а через k — номер кроку, для якого вперше у_r = х X.

a)Довести, що випадкова величина х рівномірно розподілена на множині X.

ь)Чому дорівнює математичне сподівання випадкової величини k

Нагадування. При розв'язуванні наступних задач слід пам'ятати, що за домовленістю випадковий елемент множини набуває кожне значення з неї з однаковою ймовірністю.

3.7.Нехай m і п — натуральні числа, і х є випадковим елементом множини Z_n Довести, що х mod m є випадковим елементом множини Z_m тоді і тільки тоді, коли п ділиться на m.

3.8. а) Нехай а — довільний фіксований елемент групи G, a r — випадковий елемент цієї групи. Довести, що їх добуток аr є випадковим елементом групи G.

b)Довести, що добуток випадкових елементів групи є випадковим елементом цієї групи.

3.9.Нехай натуральні числа х і у вибираються випадково і незалежно в діапазоні від 1 до N. Довести, що ймовірність події НСД (х, у) = 1 дорівнює

Зауваження. При N останній вираз прямує до , де (z) — дзета функція Рімана, яка буде означена у пункті IV. 2. 6. Доведення цього факту можна знайти у [ІЗ, розділ II, вправа 21]. Справедлива також рівність (2) = /6 (див. напр. [15]).

ЛЕКЦІЯ 10

Переглядів: 940