We study the relationship between deterministic and randomized black-box reducibility between problems in TFNP. Our main contribution is a general technique that establishes equivalence between these reducibility types from specific TFNP problems to any TFNP problem. In particular, we show that this equivalence holds for reductions from complete problems in PPP, PPAD, PPA, and $t$-PPP. In turn, it strengthens all known black-box separations, originating from these classes, to randomized separations.


翻译:我们研究了TFNP中问题之间的确定性与随机化黑盒归约之间的关系。我们的主要贡献是一种通用技术,该技术建立了从特定TFNP问题到任意TFNP问题的这些归约类型之间的等价性。特别地,我们证明这种等价性对于从PPP、PPAD、PPA和$t$-PPP中的完备问题出发的归约成立。进而,这强化了所有已知的源于这些类的黑盒分离结果,将其提升为随机化分离。

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在科学,计算和工程学中,黑盒是一种设备,系统或对象,可以根据其输入和输出(或传输特性)对其进行查看,而无需对其内部工作有任何了解。 它的实现是“不透明的”(黑色)。 几乎任何事物都可以被称为黑盒:晶体管,引擎,算法,人脑,机构或政府。为了使用典型的“黑匣子方法”来分析建模为开放系统的事物,仅考虑刺激/响应的行为,以推断(未知)盒子。 该黑匣子系统的通常表示形式是在该方框中居中的数据流程图。黑盒的对立面是一个内部组件或逻辑可用于检查的系统,通常将其称为白盒(有时也称为“透明盒”或“玻璃盒”)。
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