Consider the following parameterized counting variation of the classic subset sum problem, which arises notably in the context of higher homotopy groups of topological spaces: Let $\mathbf{v} \in \mathbb{Q}^d$ be a rational vector, $(T_{1}, T_{2} \ldots T_{m})$ a list of $d \times d$ rational matrices, $S \in \mathbb{Q}^{h \times d}$ a rational matrix not necessarily square and $k$ a parameter. The goal is to compute the number of ways one can choose $k$ matrices $T_{i_1}, T_{i_2}, \ldots, T_{i_k}$ from the list such that $ST_{i_k} \cdots T_{i_1}\mathbf{v} = \mathbf{0} \in \mathbb{Q}^h$. In this paper, we show that this problem is $\# W[2]$-hard for parameter $k$. %This strengthens a result of Matou\v{s}ek, who showed $\# W[1]$-hardness of that problem. As a consequence, computing the $k$-th homotopy group of a $d$-dimensional topological space for $d > 3$ is $\# W[2]$-hard for parameter $k$. We also discuss a decision version of the problem and its several modifications for which we show $W[1]/W[2]$-hardness. This is in contrast to the parameterized $k$-sum problem, which is only $W[1]$-hard (Abboud-Lewi-Williams, ESA'14). In addition, we show that the decision version of the problem without parameter is an undecidable problem, and we give a fixed-parameter tractable algorithm for matrices of bounded size over finite fields, parameterized the matrix dimensions and the order of the field.


翻译:考虑经典子集和问题的一种参数化计数变体,该变体在拓扑空间的高阶同伦群背景下尤为突出:设 $\mathbf{v} \in \mathbb{Q}^d$ 为有理向量,$(T_{1}, T_{2} \ldots T_{m})$ 为 $d \times d$ 有理矩阵列表,$S \in \mathbb{Q}^{h \times d}$ 为未必是方阵的有理矩阵,$k$ 为参数。目标为计算从该列表中选择 $k$ 个矩阵 $T_{i_1}, T_{i_2}, \ldots, T_{i_k}$ 使得 $ST_{i_k} \cdots T_{i_1}\mathbf{v} = \mathbf{0} \in \mathbb{Q}^h$ 的方案总数。本文证明该问题对参数 $k$ 是 $\# W[2]$-困难的。%这强化了 Matou\v{s}ek 关于该问题为 $\# W[1]$-困难的结果。由此推论,对于 $d > 3$ 维拓扑空间的第 $k$ 阶同伦群计算问题,对参数 $k$ 是 $\# W[2]$-困难的。我们还讨论了该问题的判定版本及其若干变体,并证明其具有 $W[1]/W[2]$-困难性。这与参数化 $k$-和问题形成对比——后者仅为 $W[1]$-困难(Abboud-Lewi-Williams, ESA'14)。此外,我们证明无参数版本的判定问题是不可判定的,并给出一个针对有限域上有界尺寸矩阵的固定参数可解算法,该算法以矩阵维度和域阶数为参数。

0
下载
关闭预览

相关内容

Group一直是研究计算机支持的合作工作、人机交互、计算机支持的协作学习和社会技术研究的主要场所。该会议将社会科学、计算机科学、工程、设计、价值观以及其他与小组工作相关的多个不同主题的工作结合起来,并进行了广泛的概念化。官网链接:https://group.acm.org/conferences/group20/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
13+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
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
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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月3日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月3日
VIP会员
最新内容
博士论文 | Riemannian Deep Learning:模块、网络与几何
《同步多无人机系统中的故障与通信》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:23
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
7+阅读 · 7月28日
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
6+阅读 · 7月27日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月3日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月3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
13+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
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
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
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