We survey the complexity class $\exists \mathbb{R}$, which captures the complexity of deciding the existential theory of the reals. The class $\exists \mathbb{R}$ has roots in two different traditions, one based on the Blum-Shub-Smale model of real computation, and the other following work by Mn\"{e}v and Shor on the universality of realization spaces of oriented matroids. Over the years the number of problems for which $\exists \mathbb{R}$ rather than NP has turned out to be the proper way of measuring their complexity has grown, particularly in the fields of computational geometry, graph drawing, game theory, and some areas in logic and algebra. $\exists \mathbb{R}$ has also started appearing in the context of machine learning, Markov decision processes, and probabilistic reasoning. We have aimed at collecting a comprehensive compendium of problems complete and hard for $\exists \mathbb{R}$, as well as a long list of open problems. The compendium is presented in the third part of our survey; a tour through the compendium and the areas it touches on makes up the second part. The first part introduces the reader to the existential theory of the reals as a complexity class, discussing its history, motivation and prospects as well as some technical aspects.


翻译:本文综述了复杂性类 $\exists \mathbb{R}$,该类刻画了判定实数量词存在理论的复杂性。$\exists \mathbb{R}$ 类源于两个不同的传统:一个基于 Blum-Shub-Smale 实数计算模型,另一个则遵循 Mnëv 和 Shor 关于有向拟阵实现空间普适性的研究。多年来,以 $\exists \mathbb{R}$(而非 NP)作为衡量其复杂性的恰当方式的问题数量不断增长,特别是在计算几何、图形绘制、博弈论以及逻辑与代数的某些领域。$\exists \mathbb{R}$ 也开始出现在机器学习、马尔可夫决策过程和概率推理的背景下。我们致力于编纂一部关于 $\exists \mathbb{R}$ 完全性及困难性问题的综合纲要,并附有大量待解问题列表。该纲要构成我们综述的第三部分;第二部分则是对纲要及其所涉领域的导览。第一部分向读者介绍了作为复杂性类的实数量词存在理论,讨论了其历史背景、研究动机、发展前景以及若干技术细节。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
论文浅尝 | GMNN: Graph Markov Neural Networks
开放知识图谱
20+阅读 · 2020年2月14日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15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
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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
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
2+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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Transformers in Remote Sensing: A Survey
Arxiv
25+阅读 · 2022年9月2日
VIP会员
最新内容
《人工智能赋能的适应性多功能电磁战》
专知会员服务
9+阅读 · 9月29日
俄乌战场实验室:全面战争如何重塑现代作战
专知会员服务
6+阅读 · 9月29日
2026年美空军协会会议上的无人机系统趋势
专知会员服务
8+阅读 · 9月28日
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
13+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
10+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
9+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
14+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
17+阅读 · 9月22日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
论文浅尝 | GMNN: Graph Markov Neural Networks
开放知识图谱
20+阅读 · 2020年2月14日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15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
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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
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
2+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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员