ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 6. Előadás

Hasonló dokumentumok
ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 11. Előadás

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás

Logika és számításelmélet. 11. előadás

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 9. Előadás. Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Hajnal Péter április 12.

Logika és számításelmélet. 12. előadás

Az informatika elméleti alapjai 2 elővizsga december 19.

Bonyolultságelmélet. Thursday 1 st December, 2016, 22:21

Logika és számításelmélet

Számításelmélet. Második előadás

Algoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y.

definiálunk. Legyen egy konfiguráció, ahol és. A következő három esetet különböztetjük meg. 1. Ha, akkor 2. Ha, akkor, ahol, ha, és egyébként.

10. Előadás P[M E ] = H

Logika és számításelmélet. 10. előadás

A digitális számítás elmélete

Gráfok csúcsszínezései

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 1. Előadás

Shor kvantum-algoritmusa diszkrét logaritmusra

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13.

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. Alapok

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

NP-teljesség röviden

Bonyolultságelmélet. Monday 26 th September, 2016, 18:27. Bonyolultságelmélet

Bonyolultságelmélet feladatok

Bonyolultságelmélet. Monday 26 th September, 2016, 18:28

Turing-gépek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz VIII. Friedl Katalin BME SZIT március 18.

Optimalizálási eljárások MSc hallgatók számára. 11. Előadás

Turing-gépek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT augusztus 16.

Véges automaták, reguláris nyelvek

5. előadás. Programozás-elmélet. Programozás-elmélet 5. előadás

Algoritmuselmélet 12. előadás

Kiterjesztések sek szemantikája

Diszkrét matematika 2. estis képzés

A számítógépes nyelvészet elmélete és gyakorlata. Automaták

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 11. Előadás. Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor november 29.

Online migrációs ütemezési modellek

Kvantum-számítógépek, univerzalitás és véges csoportok

Általános algoritmustervezési módszerek

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás

Algoritmusok bonyolultsága

Formális nyelvek - 9.

11. Előadás. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás

Deníciók és tételek a beugró vizsgára

Turing-gépek. Számításelmélet (7. gyakorlat) Turing-gépek 2009/10 II. félév 1 / 1

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Kriptográfia 0. A biztonság alapja. Számítás-komplexitási kérdések

14. Előadás: Kitekintés

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Kombinatorikus számítási modellek MSc hallgatók számára. 4. Hét

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

Bonyolultságelmélet. SZTE Informatikai Tanszékcsoport

26. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK MINDEN CSÚCSPÁRRA

A félév során előkerülő témakörök

Ellenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Számításelmélet. Will június 13. A kiszámíthatóság fogalma és a Church-Turing tézis

Államvizsga kérdések a matematikus szakon, 2001.

HAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör. Forrás: (

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

Programozási módszertan

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Algoritmuselmélet 6. előadás

Programkonstrukciók A programkonstrukciók programfüggvényei Levezetési szabályok. 6. előadás. Programozás-elmélet. Programozás-elmélet 6.

Bonyolultságelmélet. Monday 26 th September, 2016, 18:50

3. előadás. Programozás-elmélet. A változó fogalma Kiterjesztések A feladat kiterjesztése A program kiterjesztése Kiterjesztési tételek Példa

Rejtett részcsoportok és kvantum-számítógépek

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 12.

A Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a

Számítógép és programozás 2

Algoritmuselmélet. Hashelés. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

A programozás alapjai előadás. Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 13. Előadás

A zsebrádiótól Turán tételéig

Matematika alapjai; Feladatok

Alap fatranszformátorok II

FFT. Második nekifutás. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék október 2.

Gráfelmélet. I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma

Más szavakkal formálisan:, ahol olyan egész szám, hogy. Más szavakkal formálisan:, ahol olyan egész szám, hogy.

1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje

Differenciaegyenletek

Gráfelméleti alapfogalmak-1

A Formális nyelvek vizsga teljesítése. a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon:

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Nagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1.

Függvények növekedési korlátainak jellemzése

Bizonyítási módszerek ÉV ELEJI FELADATOK

ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha

Bevezetés a bonyolultságelméletbe gyakorlatok I. A(0, y) := y + 1 y 0 A(x, 0) := A(x 1, 1) x 1 A(x, y) := A(x 1, A(x, y 1)) x, y 1

Formális nyelvek és automaták vizsgához statisztikailag igazolt várható vizsgakérdések

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

Síkgráfok (négyszín-tétel, Kuratowski-tétel, Euler-formula)

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 13. Előadás

22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA

AZ INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI

Tesztkérdések az ALGORITMUSELMÉLET tárgyból, 2001/ félév

Gráfelméleti feladatok programozóknak

HAMILTON ÚT: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó út

Átírás:

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára 6. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor 2011. március 8. 1. További példák Példa. Legyen L = 3-SZÍNEZHETŐSÉG = { G : χ(g) 3}. Ekkor 3-SZÍNEZ- HETŐSÉG N P. Valóban legyen T a következő tanúszalagos nem-determinisztikus Turing-gép: A tanúszalag tartalma legyen c, egy c : V (G) {1, 2, 3} színező fügvény kódja. A gép tegye a következőt. Ellenőrzi, hogy a tanúszalag tartalma tényleg 3 színezést kódol és minden összekötött csúcshoz különböző színeket rendel-e. Ha minden teszt stimmel, akkor ELFOGAD, különben ELVET. Ez a gép bizonyítja állításunkat. Ez a rövid, egyszerű mondat a következő részállításokat rejti : (i) G L esetén van ELFOGADÓ futás (azaz jó tanúszalag tartalom). (ii) G L esetén minden futás ELVET-ő. (iii) A gép időigénye G O(1). Mindhárom állítás nagyon egyszerű. Példa. Legyen L = NEM-3-SZÍNEZHETŐSÉG, azaz az előző nyelv komplementere. Emlékeztető (Hajós-tétel). χ(g) > 3 akkor és csak akkor, ha van olyan G 0, G 1,..., G l gráfsorozat, hogy G l = G, továbbá minden i-re G i a következő lehetőségek valamelyikét teljesíti G K 4, valamely j < i esetén G i a G j gráfból csúcs- vagy élhozzáadással kapható, valamely j < i esetén G i a G j gráfból össze nem kötött csúcsok azonosításával kapható, valamely j, j < i esetén G i a G j és G j gráfból Hajós-operációval kapható. Leírunk egy T tanúszalagos nem-determinisztikus Turing-gépet: A tanúszalag tartalma legyen egy G 1, G 2,..., G l gráfsorozat. A gép ellenőrzi, hogy a tanúszalag tartalma tényleg egy Hajós tételbeli bizonyító sororzat-e. Ha igen, akkor ELFOGAD (garantálja a NEM-3-SZÍNEZHETŐSÉG nyelvhez tartozást), különben ELVET. 6-1

A Hajós-tétel éppen azt állítja, hogy ez a Turing-gép a NEM-3-SZÍNEZHETŐSÉG nyelvet fogadja el. A fenti gép bizonyítja, hogy NEM-3-SZÍNEZHETŐSÉG N P? (Azaz igazoljae, hogy 3-SZÍNEZHETŐSÉG con P?) NEM. A következő rejtett állításoknak kellene igaznak lenniük: (i) G L esetén van ELFOGADÓ futás (azaz jó tanúszalag tartalom). (ii) G L esetén minden futás ELVET-ő. (iii) A gép időigénye G O(1). Az első két állítás igaz, sőt (mint már mondtuk) éppen a Hajós-tétel. A harmadik állítást azonban nem tudjuk. Ami könnyen látható, az az hogy (iii) T-nek időigénye polinomiális ( G, τ) hosszában, ahol τ a tanúszalag tartalma. A futás G -ben is polinomiális lenne, ha polinomiális becslést tudnánk adni a Hajós-bizonyítás hosszára. Ilyen tétel egyelőre nincs. Sőt általános a vélekedés/sejtés, hogy NEM-3-SZÍNEZHETŐSÉG N P. Ez azt is jelenti, hogy a fenti gép nem lehet polinomiális, azaz van olyan nem 3-színezhető gráf, amely szuperpolinomiális Hajós-bizonyítást követel. 2. Teljes problémák Emlékeztető. Legyen( L T N SPACE(s(n)), ahol s(n) szép tárfüggvény. Ekkor ω inputra kiszámolható Gω,T, A, Z) hármas kódja O(log(n + 1) + s(n) + 1) tárban (így α N α log(n+1)+s(n) időben) úgy, hogy ω L akkor és csak akkor teljesüljön, ha ( G, A, Z) ELÉRHETŐSÉG. Azaz a redukciók nyelvén: tetszőleges L N L esetén L L ELÉRHETŐSÉG. Továbbá tudjuk, hogy ELÉRHETŐSÉG N L. A fent felidézett eredmények egy értelmezése: az ELÉRHETŐSÉG megragadja a teljes N L nyelvosztály erejét. Így ha az ELÉRHETŐSÉG-ről tudtunk valami okosat mondani (például Savitch-algoritmus), akkor az egész N L-ről is tudunk valamit mondani. 1. Következmény (Savitch-tétel). (i) N L SPACE(log 2 n). (ii) N PSPACE PSPACE, azaz PSPACE = N PSPACE. Bizonyítás. (i) Legyen L egy tetszőleges nyelv N L-ben. Vezessük vissza az ELÉR- HETŐSÉG nyelvre. A visszavezetés által legyárott inputon futtassuk a Savitchalgoritmust. Az eredő algoritmusból kiküszöbölhető a legyárott input leírása (lásd például az L redukció tranzitivitásának indoklását). Így az eredő algoritmus (amely egy tetszőleges választott N L-beli nyelvet dönt el) O(log 2 n) tárigényű. (ii) Vegyünk egy tetszőleges L N PSPACE nyelvet. PSPACE algoritmussal kell megoldani. Ehhez a fenti algoritmust kell csak megismételni. A redukcióban nyert gráf leírásához polinomiális tár kell. A Savitch-algoritmus a kód hosszában négyzetes tárigényű. Polinom négyzete is polinom, így a tétel adódik. 6-2

Természetesen a polinomiális tárkorláttal azért tudtunk kényelmesen dolgozni, mert polinom négyzete is polinom. Általában is megfogalmazható a következő tétel: 2. Következmény +. Legyen S szép tárfüggvények egy osztálya, ami zárt a négyzetre emelésre. Ekkor N PSACE( s S s(n)) = PSPACE( s S s(n)). Speciálisan N PSPACE( s S s(n)) zárt a komplementálásra, azaz N PSPACE( s S s(n)) = con PSPACE( s S s(n)). Így speciálisan EX PSPACE = N EX PSPACE. Az 1. ábran látható, hogyan egyszerűsödik az eddig megismert nyelvosztályok viszonya az eddigi megállapításaink alapján. 1. ábra. A fenti okoskodás nagyon fontos. Hogy a gondolatmenetet kihasználjuk egy nagyon fontos fogalmat vezetünk be: Definíció. L nyelv teljes a C osztályban az R bonyolultságú rekurzióra, ha: (i) L C, (ii) minden L C esetén L R L. Egy speciális esetet kiemelünk. Definíció. L nyelv N P-teljes, ha (i) L N P, (ii) minden L N P esetén L P L. Definíció. L nehéz a C osztályra R bonyolultságú redukcióval, ha minden L C esetén L R L. Azaz a nehézség a teljesség fogalma az (i) feltétel nélkül. Azaz nem követeljük meg az osztályhoz tartozást csak az osztály elemeinek visszavezethetőségét rá. Korábbi eredményeinket az alábbi észrevétel az új fogalmak segítségével tömören fogalmaza meg. 6-3

Észrevétel. ELÉRHETŐSÉG N L-teljes az L-redukcióra. Az alábbi észrevétel egyszerű, de fontos. Észrevétel. Ha az L nyelv N P-teljes, és L P, akkor N P P, azaz P = N P. Valóban legyen K egy tetszőleges N P-beli nyelv. Legyen R egy redukáló algoritmus, ami K P L-et igazolja. Legyen M egy L P-t igazoló algoritmus, azaz az L nyelvhez tartozás problémáját polinom időben eldöntő algoritmus. Ekkor K polinom időben eldönthető. ω inputon számoljuk ki R(ω)-t majd futtasuk az L-et eldöntő M algoritmust R(ω)-n. Ezzel a K-hoz tartozást döntjük el. Futási időnk R(ω) egy polinomja, ami egyben ω egy polinomja, hiszen a polinomok zártak a kompozícióra. Emlékeztető. L T T IME(t(n))/N T IME(t(n)) esetén mindig feltesszük, hogy t(n) szép idő függvény, azaz Turing-géppel megvalósítható egy óra, ami n hosszú inputra t(n) idő után üt. ω Σ inputon T futása a κ 0 (ω) κ 1 κ 2... κ l, konfigurációsorozat, ahol κ 0 (ω) az ω-hoz tartozó kiinduló konfiguráció, κ i+1 a κ i konfiguráció rákövetkezője, és κ l az első olyan konfiguráció, ahol az állapot ELFOGAD vagy ELVET. Észrevétel 1. κ konfigurációk kódolhatók bitsorozatokkal. allapot inputszalag felette vane a szem bitek karakter karakter karakter 2. ábra. munkaszalag felette vane a szem bitek karakter karakter karakter A fenti ábra (megjegyzéseivel) magáért beszél. A fej pozícióját is kell kódolnunk. Ezt szétszórtuk, minden mező raktunk egy bitet. Így nem miden adott hosszúságú sorozat kódol konfigurációt. Az állapotot és karaktereket kódoló blokkkok hossza függ S, Σ és Γ értékétől. Minden estre konstans sok bit szükséges (ami a Turing-géptől függ). S elemeinek kódolására log 2 S bit legendő. Ha S nem kettőhatvány, akkor lesznek olyan 0-1 bitsorozatok, amik a megfelelő pozíciókban állnak, de nem kódolnak állapotot. Ennek ellenére könnyű tervezni egy olyan tesztelő hálózatot, ami egy adott (megfelelő hosszú) kódról eldönti, hogy konfigurációt kódol-e. Megjegyzés (FONTOS). A megállapodát úgy választhatjuk adott n hosszú ω input esetén ω hossza α T n legyen. Ha T időigénye legfeljebb t(n), akkor konfigurációk kódjának hossza β T n legyen. A továbbiakban n mindig rögzített és ennek megfelelően a megfelelő kódok hossza mindig ismert. Észrevétel 2. κ i 1 κ i egyszerű hozzárendelés/függvény. 6-4

Az egyszerűség alatt azt értjük, hogy a függvény a következő egyszerű, kombinatorikus modellben, hatékonyan kiszámolható. Definíció (Hálózat). Egy irányított gráf, amely (i) irányított kör nélküli gráf (ez ekvivalens azzal, hogy lerajzolható úgy, hogy minden él két végpontja különböző magasságban legyen, és irányítása a magasabb végpont felöl az alacsonyabb felé mutasson), (ii) Minden csúcs befoka 0, 1 vagy 2, A 0 befokú csúcsok az input-csúcsok, a többi csúcsok kapuk. A csúcsok kifokára nincs feltétel. (iii) Minden csúcsnak van egy címkéje: Input-csúcsok címkéje {x 1, x 2,...,x n } {0, 1}-ből kerülnek ki. Az 1 befokú kapuk címkéje. A 2 befokú kapuk címkéje vagy. (iv) Egy vagy több speciális csúcs ki van jelölve. Nevük az output-csúcsok. A fenti egy statikus leírása a hálózatnak. Úgy kell rá gondolni, mint egy program kódjára. 3. ábra. Bal oldalon a hálózat statikus képe, a jobb oldalon a dinamikus kép az x = (1, 0, 0, 1) inputon. Az időbeliséghez fentről lefelé kellolvasni a képet. Van egy dinamikus szemlélet is (mint a program-kód esetén a futás). Ekkor az input változóknak konkrét bit értékeket adunk. Így a hálózat tetején lévő csúcsok egy bit értéket kaptak. Az egyes csúcsok értékei az éleken az irányításnak megfelelően (megállapodásunk szerint lefelé) haladnak. A kapukban a befutó bitek a kapuk címkéje alapján (ami egy logikai jel) értelemszerűen összetevődnek. A most leírt rekurzió minden csúcshoz egy kiszámolt értéket/bitet rendel. A hálózat számolásának végeredménye az output-csúcsokhoz rendelt bitek. Most lássuk, hogy hogyan számolható ki ebben a modellben egy konfigurációt kódoló bitsorozatból a rákövetkező konfigurációt kódoló bitsorozat. A konstrukciónk egyszerű, de sok esetlegességet, megállapodást követel. Egy formális leírás helyett egy példán szemléltetejük milyen ötletek vezethetnek el egy megoldáshoz. 6-5

4. ábra. A sárga területben egy összetettebb számolás történik: konstans sok bitból számolunk ki konstans sok bitet (a konstanok függnek a Turing-géptől). Konkrét kidolgozása az átmenetifüggvénytől függ. Nem okozhat problémát akkor sem, ha az egyes bitek függését a nyilvánvaló DNF formula alapján írjuk fel. Ekkor is konstans sok kapuval dolgozva megoldjuk a feladatunkat. A világos kék területen számolódik kis a fej pozícióját leíró egyik bit. Ez attól függ, hogy a fej ott volt-e vagy valamelyik szomszédba állt, illetve merre írja eló mozgását az átmeneti függvény. A hálózatunk ezen részét konkrétan felírhatnánk, de ez a munka felesleges az előző megjegyzésünk alapján. Ez a kék rész minden fej-pozíció-bithez ott van. Az átláthatóság kedvéért rajzoltuk fel csak egyszer az input- és egyszer a munkaszalaghoz. A zöld területen számoljuk ki a munkaszalag új tartalmát. Minden munkaszalag mezőhöz tartozik egy ilyen zöld blokk (egyszerűség kedvéért csak egyet tüntettünk fel). Az új karaktertől, a régitől és attól az információtól függ, hogy a fej ott áll-e. Ez a rész is könnyen megvalósítható lenne, ha tudnánk Γ elemeinek kódolásához használt bitek l számát ismernénk. A zöld területen az f(ǫ, k 0, k 1 ) = k ǫ függvényt számoljuk ki, ami 1 + 2l bitből számol ki l-et. Észrevétel 3. ω κ 0 (ω) egy egyszerű hozzárendelés/függvény. Ez a korábbiaknál egyszerűbb észrevétel. Ismét egy ábrára utalunk. karakter karakter karakter 5. ábra. Feltettük, hogy a START állapot kódja 00...0 (hossza log 2 S, páldánkban 9). 6-6

Az inputszalagon kódja 00...0, a kódja 11...1 (hosszaik log 2 Σ,példánkban 5). Az munkaszalagon kódja 0...00, a szűzkarakter kódja 0...01, (hossza log 2 Γ 8). Egy kissé bonyolúltabb ábrára van szükség, ha a tanúszalag tartalmával (nemdeterminisztikus eset) is számolunk. Ennek elképzelése mindenki számára egyszerűen megtehető. Észrevétel 4. t(n) szép, ezért feltehető, hogy T futása pontosan t(n) idejű. Ekkor az előző hálózatok összerakhatók az egész futást leíró hálózattá, amelyben egyetlen kapu által kiszámított bit jelzi, hogy a megfelelő futás ELFOGAD vagy ELVET állapottal zárul. Azallapot ELFOGAD e 6. ábra. A hálózat alján lévő tesztelés egyszerű lesz, ha az ELFOGAD állpotot a csupa 1 bitet tartalmazó sorozatttal kódoljuk. Ekkor csak ÉS kapukkal kapcsoljuk össze az állapotot kódoló biteket. Más megállpodás esetén sincs komoly probléma a megvalósításal (idegen szóval implementációval). Észrevétel. Hálózatok kódolhatók. Egy H hálózat leírható H kóddal, amely hossza O ( s(h) O(1)), ahol s(h) a hálózat mérete, a csúcsainak száma. 6-7

Összefoglalva: 3. Tétel. Legyen T egy Turing-gép (determinisztikus vagy nem-determinisztikus). Legyen L a Turing-gép által elfogadott nyelv. Legyen n N egy input-méret. Definiáltunk Ĥ T,n (x 1,...,x N ), illetve ĤT,n(x 1,...,x N, t 1, t 2,...,t M ) hálózatot, ahol x = (x 1,...,x N ) az ω input b(ω) kódja, illetve (x, t) = (x 1,..., x N, t 1, t 2,..., t M ) az input és tanúszalag tartalmának b(τ) kódja. N = O(n), M = O(t(n)), ahol t(n) egy becslés az időigényre n hosszú inputok esetén. Ez a hozzárendelés olyan, hogy (i) A determinisztikus esetben ω L akkor és csak akkor, ha H T (b(ω))) = 1. A nem-determinisztikus esetben pedig (ω, τ)-n akkor és csak akkor elfogadó a futás ha ĤT,n (b(ω), b(τ)) = 1. Azaz ω L akkor és csak akkor, ha van olyan t bitsorozat, hogy ĤT,n (b(ω), t) = 1. (ii) ĤT,n csúcsainak száma kisebb mint O(t 3 (n)), azaz a hálózat egy csúcsát O(log t(n)) bittel azonosíthatjuk. (iii) 1 n -ből O(log t(n)) tárban kiszámolható ĤT,n. Definíció. HÁLÓZAT-KIÉRTÉKELÉS= {( H, σ) : H(σ) = 1}. 4. Következmény. HÁLÓZAT-KIÉRTÉKELÉS P-teljes L-redukcióra. Bizonyítás. Tegyük fel, hogy L T P. Ekkor ω esetén számoljuk ki az ω-t kódoló b(ω) bitsorozatot és a T-hez és ω input-mérethez tartozó H hálózatot. A számításunk L-beli. A korábbiak alapján ( H, b(ω)) HÁLÓZAT-KIÉRTÉKELÉS akkor és csak akkor, ha ω L, ahogy bizonyítani kellett. A legegyszerűbb algoritmus is mutatja, hogy HÁLÓZAT-KIÉRTÉKELÉS nyelv polinomiális időben eldönthető. A fenti gondolatmenetnek további fontos következményei adódnak, amikre a jövő órán mutatunk rá. 6-8