Boolean networks are finite discrete nonlinear systems whose long-term behaviour is organised by fixed-point and cyclic attractors. Detecting such recurrent states is important in applications ranging from gene regulation and neural computation to complex-network models, but the computational boundary between tractable and intractable attractor analysis is still not fully understood. We study that boundary from the perspective of local logical rules. We consider Boolean networks under parallel update whose coordinate functions are given by circuits over a fixed finite basis of a closed Boolean-function class, and ask whether the network has a cyclic attractor of prescribed exact period $k$. For every fixed $k\ge 2$, we obtain a complete complexity dichotomy over Post's lattice. The problem is $\mathrm{NP}$-complete whenever the local rule class contains majority-like self-dual rules or one of the two mixed conjunctive-disjunctive monotone families. In all remaining Post classes it is polynomial-time solvable, with affine rules and pure conjunctive or pure disjunctive rules with constants providing the boundary tractable cases. The results show that exact attractor detection is governed not only by the network architecture but also by the logical mechanism of local update: affine and one-sided rules preserve algebraic or order structure, whereas majority-like and mixed monotone rules can encode global Boolean consistency constraints.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
Nat. Rev. Phys.速递:复杂网络的鲁棒性和韧性
专知会员服务
28+阅读 · 2024年1月21日
【2021新书】高阶网络,150页pdf,Higher-Order Networks
专知会员服务
90+阅读 · 2021年11月26日
图神经网络入门(三)GAT图注意力网络
图与推荐
10+阅读 · 2020年5月14日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
3+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
3+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2013年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 8月28日
Arxiv
0+阅读 · 8月18日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
4+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
4+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
11+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
Nat. Rev. Phys.速递:复杂网络的鲁棒性和韧性
专知会员服务
28+阅读 · 2024年1月21日
【2021新书】高阶网络,150页pdf,Higher-Order Networks
专知会员服务
90+阅读 · 2021年11月26日
相关资讯
图神经网络入门(三)GAT图注意力网络
图与推荐
10+阅读 · 2020年5月14日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
3+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
3+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员