The complexity quasi-metric of Schellekens is a topological framework in which the asymmetry of computational comparisons -- ``$A$ is at most as fast as $B$'' carrying different information than ``$B$ is at most as slow as $A$'' -- is built into the distance itself. This paper develops the theory of expansive homeomorphisms on the resulting space. The central result is that the scaling transformation $ψ_α(f)(n)=αf(n)$ is expansive on the complexity space $(\C,d_\C)$ if and only if $α\neq 1$. The $δ$-stable sets of this dynamics turn out to coincide with asymptotic complexity classes, giving a dynamical characterisation of objects familiar from complexity theory. We then show that the canonical coordinates of $ψ_α$ are hyperbolic with contraction rate $λ=1/α$, and we connect orbit separation in the dynamical system to the classical time hierarchy theorem of Hartmanis and Stearns. Unstable sets, conjugate dynamics, and topological entropy estimates for the scaling map are also worked out. Concrete algorithms and Python implementations accompany every proof, so each result can be checked computationally; SageMath snippets sit alongside the examples, and the full code is in the \href{https://github.com/gabayae/expansive-homeomorphisms-complexity-qmetric}{companion repository}.


翻译:舍勒肯斯复杂性拟度量是一个拓扑框架,其中计算比较的不对称性——"A至多与B一样快"和"B至多与A一样慢"所携带的信息不同——被直接构建在距离函数中。本文发展了由此得到的空间上的扩张同胚理论。核心结论是:在复杂性空间(C, d_C)上,缩放变换ψ_α(f)(n)=αf(n)是扩张的当且仅当α≠1。该动力学的δ-稳定集恰好对应于渐近复杂度类,从而给出了复杂度理论中熟悉对象的动力学刻画。我们进一步证明ψ_α的规范坐标是双曲的,其收缩率为λ=1/α,并将动力系统中的轨道分离与哈特马尼斯和斯特恩斯的经典时间层级定理联系起来。本文还推导了缩放映射的不稳定集、共轭动力学和拓扑熵估计。每个证明均配以具体算法和Python实现,所有结果均可通过计算验证;SageMath代码片段与示例并存,完整代码见配套代码仓库。

0
下载
关闭预览

相关内容

论学习、公平性与复杂度
专知会员服务
12+阅读 · 2月28日
重磅!几何深度学习 新书,160页pdf阐述
专知会员服务
266+阅读 · 2021年4月29日
专知会员服务
47+阅读 · 2020年11月13日
跨多个异构数据源的实体对齐
FCS
15+阅读 · 2019年3月13日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 6月4日
Arxiv
0+阅读 · 4月25日
VIP会员
最新内容
从采集到决策:美军视角下的战术情报范式重构
专知会员服务
0+阅读 · 8分钟前
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
1+阅读 · 今天1:46
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
2+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
11+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
5+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员