Kombinatorikus számítási modellek MSc hallgatók számára. 4. Hét

Hasonló dokumentumok
Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

Halmazelmélet. 1. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Halmazelmélet p. 1/1

3. Lineáris differenciálegyenletek

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

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 13. Előadás

Irodalom. (a) A T, B T, (b) A + B, C + D, D C, (c) 3A, (d) AD, DA, B T A, 1 2 B = 1 C = A = 1 0 D = (a) 1 1 3, B T = = ( ) ; A T = 1 0

Struktúra nélküli adatszerkezetek

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

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

Általános algoritmustervezési módszerek

1. tétel Halmazok és halmazok számossága. Halmazműveletek és logikai műveletek kapcsolata.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

19. AZ ÖSSZEHASONLÍTÁSOS RENDEZÉSEK MŰVELETIGÉNYÉNEK ALSÓ KORLÁTJAI

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

Algoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y.

11. Előadás. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára

RE 1. Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

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

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé.

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás március 24.

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

Számelméleti alapfogalmak

A szimplex algoritmus

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József

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

17. előadás: Vektorok a térben

HALMAZELMÉLET feladatsor 1.

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Készítette: Ernyei Kitti. Halmazok

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé. (Albert Einstein) Halmazok 1

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Dr. Vincze Szilvia;

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika I.

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 7. Előadás Párosítási tételek Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Kovácsházi Anna

Algoritmizálás és adatmodellezés tanítása 6. előadás

1. Részcsoportok (1) C + R + Q + Z +. (2) C R Q. (3) Q nem részcsoportja C + -nak, mert más a művelet!

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Diszkrét matematika 2.C szakirány

A továbbiakban Y = {0, 1}, azaz minden szóhoz egy bináris sorozatot rendelünk

Polinomok, Lagrange interpoláció

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

Diszkrét matematika 2.C szakirány

A 2017/2018 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első fordulójának feladatai. INFORMATIKA II. (programozás) kategória

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Nevezetes sz amelm eleti probl em ak Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

Itt és a továbbiakban a számhalmazokra az alábbi jelöléseket használjuk:

Egyesíthető prioritási sor

Diszkrét matematika I.

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

10. Előadás P[M E ] = H

FELVÉTELI VIZSGA, szeptember 12.

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Vektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

Algoritmuselmélet 18. előadás

A SZÁMFOGALOM KIALAKÍTÁSA

Gauss-Seidel iteráció

Nagy András. Feladatok a logaritmus témaköréhez 11. osztály 2010.

Egészrészes feladatok

Waldhauser Tamás december 1.

Metrikus terek, többváltozós függvények

Diszkrét matematika 1. középszint

Branch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11.

A valós számok halmaza

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Permut aci ok Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

2018, Diszkre t matematika. 10. elo ada s

Algoritmusok bonyolultsága

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika 1/36

Diszkrét matematika 2.

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Számelmélet I.

Mérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik

Kódelméleti és kriptográai alkalmazások

Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető, hogy

Mátrixok 2017 Mátrixok

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

0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles

Átírás:

Kombinatorikus számítási modellek MSc hallgatók számára 4. Hét Előadó: Hajnal Péter 2012. Március 8. 1. Kommunikációs bonyolultság Az alábbiakban f(x 1, x 2,...,x n, y 1, y 2,...,y n ) alakú Boole-függvényekkel foglalkozunk. Az ilyen alakú függvények egy kicsit több információt hordoznak mint egy közönséges Boole-függvény: a változói két kategóriába vannak sorolva. Ekkor az {0, 1} 2n értelmezési tartomány, az input kettéosztásának megfelelően direktszorzatként írható fel: {0, 1} n {0, 1} n. Egy f : {0, 1} n {0, 1} n {0, 1} függvény egy M f mátrixszal írható le: Definíció. M f sorai az x változók értékadásainak (2 n darab), M f oszlopai az y változók értékadásainak (2 n darab) felelnek meg. Egy sor és egy oszlop metszetében szereplő pozíció így azonosítja f változóinak egy teljes értékadását. Ehhez a pozícióhoz tartozó mátrixelem a függvény értéke a pozíció által leírt értékadás mellett. Számítási modellünkben két résztvevő van, A és B. Mindkettő tisztában van az f függvénnyel (ismeri az M f mátrixot) és egy ismeretlen értékadásról (az M f mátrix egy ismeretlen pozíciójáról) részleges információja van: A ismeri az x-ek értékadását (az ismeretlen pozíció sorát), míg B ismeri az y-ok értékadását (az ismeretlen pozíció oszlopát). A és B szeretné kiszámolni a függvény értékét az ismeretlen helyen (azaz meghatározni az M f mátrix elemét az ismeretlen pozícióban, ami nem ugyanaz, mint a pozíció meghatározása). Céljuk eléréséhez üzeneteket váltanak. Az üzenetek cseréjét elemi lépésekre bontjuk. Minden elemi lépés egy bit információ (azaz vagy egy 0 vagy egy 1 jel) küldése vagy A-tól B-hez, vagy fordítva, B-től A-hoz. A számítási eljárás leírásának tisztázni kell, hogy mikor ki következik jel küldésével, illetve mikor ér véget az eljárás. Megjegyzés. Amennyiben feladatunkban több résztvevő szerepel a számítási eljárást, az algoritmust protokollnak nevezzük. Azaz a protokoll csak egy algoritmus. Az elnevezés azt az információt is hordozza, hogy az algoritmus több résztvevő között szabja meg az elvégezendő lépések miben létét. A több résztvevős eljárások igen gyakoriak az életben. Egy idegen ország képviselőinek a vendéglátókkal való találkozóját, egy kártyával pénzt felvenni szándékozó ember és a pénzautomata közti ügymenetet protokollokkal szabályozzák. Most formalizáljuk, hogy ez a tisztázás hogyan történik. Ehhez először definiáljuk a kommunikáció történetét. Ez egy véges sorozat, amely leírja milyen információváltások történtek eddig. Egy példa a kommunikáció történetére: 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0. Ez a történet az eljárás során egyre bővül, hosszabb lesz. Hogy minden pillanatban tisztázott az információküldés iránya, azt egy függvénnyel írhatjuk le, amely a lehetséges kommunikációs történetek T halmazán értelmezett ι : T {A B, A B, 0, 1 } függvény. Reméljük, hogy a 4-1

függvény jelentése világos: Ha egy t történethez A B-t rendel, akkor a t által leírt információcsere után B következik egy üzenet küldésével. Ha egy t történethez 1 -t rendel, akkor a t információcsere után az eljárás leáll, az eljárás végeredménye (a kiszámolt érték) az 1 bit. Továbbá egy függvény megmondja, hogy információküldés esetén mi legyen a küldött bit: β : T {0, 1} n {0, 1}. A függvény jelentése remélhetőleg ismét világos. Mi ezt néhány példával világítjuk meg: Ha ι(t) = A B, akkor t bekövetkezése után A elküldi a β(t, ǫ 1,...,ǫ n ) bitet B-nek, ahol (ǫ 1,...,ǫ n ) az x-ek (A számára ismert) értékadása. Ha ι(t) = A B, akkor t bekövetkezése után B elküldi a β(t, ǫ 1,...,ǫ n ) bitet A-nak, ahol (ǫ 1,..., ǫ n ) az y-ok (B számára ismert) értékadása. Megjegyzés. A kiszámolt érték csak a kommunikáció függvénye, így mindkét résztvevő számára ismert. Mi nem foglalkozunk olyan modellel, amely a számítást befejezettnek tekintheti akkor is, ha csak az egyik résztvevő ismeri a keresett értéket. Az input egy teljes értékadása esetén a fenti függvények leírnak egy kommunikációs sorozatot. Ha ez a sorozat minden értékadásra leáll, akkor azt mondjuk, hogy a számítási eljárás kiszámította azt a Boole-függvényt, amely az értékadáshoz a számítási eljárás végén bejelentett értéket rendeli. Természetes feladatunk az inverz probléma is: adott f Boole-függvényhez keressünk olyan eljárást, amely kiszámítja f-et. Hogyan mérjük az eljárás bonyolultságát? Mint a modell neve már sugallja a kommunikáció mennyiségét számlázzuk csak. Pontosan fogalmazva egy adott értékadás esetén az eljárás futásának költsége az elemi lépések, azaz az elküldött bitek száma. Az A eljárás kommunikációs bonyolultsága, C k (A) a futások költségeinek maximuma, ahol a maximumot az összes {0, 1} n {0, 1} n -beli inputra vesszük. Definíció. Egy f : {0, 1} n {0, 1} n {0, 1} Boole-függvény kommunikációs bonyolultsága C k (f) = max{c k (A) : A kiszámolja f-et}. Minden f függvény esetén az alábbi protokoll helyes eljárás f kiszámítására: A kommunikáció első n lépésében mindig A küld üzenetet: sorra elküldi az általa ismert értékadásokat az x változókhoz. Ennek a végén B tudja a teljes inputot, így minden kommunikáció nélkül képes kiszámolni az f függvény értékét (kikeresni az M f mátrix, az általa ismert oszlopában álló, az üzenet által azonosított elemét). Az n + 1-edik lépésben B küld üzenetet A-nak, az így megtalált egy bitet. Ezek után az eljárás leáll. Ez a triviális protokoll n + 1 költségű. 1. Lemma. Tetszőleges f : {0, 1} n {0, 1} n {0, 1} függvény esetén 0 C k (F) n + 1. A 0 alsó becslés nyilvánvaló, de a konstans függvény esetén ez a bonyolultság fel is lép. A és B minden kommunikáció (sőt mi több, az input saját maguk számára elérhető részének vizsgálata) nélkül tudja a függvény értékét. A fenti definíciót szemléletesebbé tesszük, ha az eljárást egy gyökeres bináris fával szemléltetjük. Akár a döntési fánál, a fa gyökere a kiinduló lépésnek van szentelve. Az ǫ üres történethez ι egy értéket rendel. Ha ez A B, akkor 4-2

β 0 = β {ǫ} {0,1} n : {0, 1} n {0, 1} megmondja milyen értéket küldjön. β 0 azonosítható az x változók lehetséges értékadásainak két osztályba (negatív és pozitív példák) sorolásával: {0, 1} n = β ( 1) 0 (0) β ( 1) 0 (1). Mátrixnyelvezettel élve, a sorokat két osztályba soroljuk. Az elsőbe esnek azok a sorok, amelyeket A megkapva az üzenete 0 lesz, a második sorhalmaz ennek komplementere lesz, azaz az x változók azon értékadásait tartalmazza, amely esetén a protokoll az 1 üzenetet írja elő A számára. A gyökérben feltüntetjük mátrixunk β 0 által előírt felszabdalását (az sorok két osztályba sorolásával) két 2 n oszloppal rendelkező mátrixra, M 0 -ra és M 1 -re. A gyökérben lévő teljes mátrix pozíciói az összes inputnak felelnek meg. A mátrix tetszőleges pozíciója vagy M 0 -ba vagy M 1 -be esik. Ettől függően az üzenet 0 vagy 1 lesz. A két eshetőségnek felel meg a gyökér két gyereke (az ide vezető élek címkéje mondja meg melyik eshetőséget ábrázolja a fában történő lelépés). A két gyerekcsúcsba már csak az M 0, illetve M 1 mátrixokat tüntetjük fel, amely azokat a pozíciókat (az ott álló elemmel) tartalmazza, amelyek által leírt inputok esetén a kommunikáció történetének eleje az aktuális csúcshoz vezető úton lévő információval azonos. A két gyerekcsúcsban tovább növelhetjük a fát a fentiek alapján (persze a történet, ami az egyes csúcsok mögött van hosszabb lesz). β az aktuális mátrixot ismét kettéosztja. Az üzenet irányától függően a sorok halmazának vagy az oszlopok halmazának kettéosztásával. Illetve a csúcsot levélnek nyilváníthatjuk, ha a történethez ι leállást rendel. Egy eljárásnak, ami minden input esetén leáll egy véges fa felel meg. Ezt szemléleteti a következő ábra. 1. ábra. Minden pozíció a fában egy a gyökértől a levélig vezető utat definiál. Az út csúcsai azok a pontok lesznek, amihez rendelt mátrixok tartalmazzák a vizsgált 4-3

pozíciót. A protokollt leíró fa akkor lesz helyes, ha a levelekbe kerülő mátrix minden eleme ugyanaz, az eljárás leveléhez tartozó leállás során bejelentett értékkel azonos. A dinamikus képre a következő ábra mutat példát. 2. ábra. A formális definíciót (az egyes csúcsok és élek címkézésének, a számítási út, bonyolultság formális leírását) az olvasóra hagyjuk. Érdemes összefoglalni azokat a kombinatorikus definíciókat, amelyek a további munkánkat megkönnyítik. Definíció. Legyen M egy 0-1 mátrix, azaz M : X Y {0, 1} függvény. X elemei a sorok nevei, Y elemei az oszlopok nevei. X Y elemei a mátrix pozíciói. Az M függvény megmondja, hogy az egyes pozíciókban milyen értékek állnak. M egy az X X sorokhoz és Y Y oszlopokhoz tartozó részmátrixa M = M X Y. Az X Y pozícióhalmazt téglalapnak nevezzük. A téglalapok és részmátrixok között természetes megfeleltés van. Egy téglalap homogén (0-homogén, 1-homogén), ha a megfelelő részmátrixban minden elem ugyanaz (minden elem 0 vagy minden elem 1). Minden 1 1 méretű téglalap homogén. Definíció. Egy téglalap sorok szerinti felszabdalása alatt azt értjük, hogy sorainak halmazát két osztályba soroljuk, és mindkét osztály esetén vesszük a hozzá tartozó 4-4

sorok által alkotott mátrixot. Hasonlóan definiálhatjuk egy téglalap oszlopok szerinti felszabdalását. Egy téglalap felszabdalása sorok vagy oszlopok szerinti felszabdalása. Definíció. Egy M mátrix téglalapokra történő felszabdalási eljárása egy olyan eljárás, amely kezdetén egyetlen téglalapunk van (kiinduló mátrixunknak, M-nek megfelelő téglalap), majd minden lépésben a rendelkezésünkre álló téglalapok mindegyikét vagy érintetlenül hagyjuk, vagy felszabdaljuk. Egy M mátrix felszabdalása homogén téglalapokra egy olyan szabdalási eljárás, amely végén kialakuló téglalapok mindegyike homogén. Egy M mátrix fedése homogén téglalapokkal homogén téglalapok egy olyan rendszere, amelyek uniója a mátrix összes pozíciójának halmaza. Egy M mátrix parkettázása homogén téglalapokkal páronként diszjunkt homogén téglalapok egy olyan rendszere, amelyek uniója a mátrix összes pozíciójának halmaza. Példa. Legyen M egy tetszőleges mátrix. Definiálunk egy triviális szabdalási eljárását. Az első lépésekben mindig a sorok szerint osztjuk ketté a mátrixot, egészen addig míg részeink egy-egy sor által alkotott rész lesz. A nem azonosan 0-t, illetve nem azonosan 1-et tartalmazó sorok esetén egy-egy oszlopok szerinti szabdalást végzünk el, hogy az két azonos elemeket tartalmazó mátrixszá essen szét. Így log 2 s +1 lépésben homogén téglalapokra szabdaljuk mátrixunkat, ahol s a sorok száma. A fenti fogalmakhoz természetes módon paramétereket rendelhetünk hozzá. Definíció. Egy M mátrix homogén mátrixokra történő S szabdalási eljárásának d(s) mélysége az eljárás lépéseinek száma. Egy M mátrix homogén mátrixokra történő S szabdalási eljárásának s(s) mérete az eljárás végén előállított homogén téglalapok száma. Egy M mátrix homogén mátrixokkal történő P parkettázásának mérete s(p), a rendszer téglalapjainak száma. Egy M mátrix homogén mátrixokkal történő F fedésének mérete s(f), a rendszer téglalapjainak száma. Természetesen ezekhez a paraméterekhez feladatokat kapcsolhatunk. Például egy M mátrix fedési feladata minél kisebb méretű fedés megtalálása. Illetve optimalizálási problémákat vezethetünk be, és a mátrixhoz az optimum értékét mint egy fontos kombinatorikus paramétert rendelhetjük hozzá. Definíció. δ(m) = min{d(s) : S az M mátrix egy homogén téglalapokra történő szabdalása}. σ(m) = min{s(s) : S az M mátrix egy homogén téglalapokra történő szabdalása}. π(m) = min{s(p) : P az M mátrix homogén téglalapokkal történő parkettázása}. 4-5

ϕ(m) = min{s(f) : F az M mátrix homogén téglalapokkal történő fedése}. A fedési és parkettázási feladat esetén az 1 elemeket fedő/parkettázó téglalapok diszjunktak lesznek a 0 elemeket fedő/parkettázó téglalapoktól. Így a probléma szétesik két egymástól függetlenül kezelhető kérdésre. Az ezekhez tartozó paramétereket az alábbiakban definiáljuk. Definíció. Egy M mátrix homogén mátrixokkal történő P parkettázásának 0-mérete s 0 (P), a rendszer 0-homogén téglalapjainak száma. Egy M mátrix homogén mátrixokkal történő F fedésének 0-mérete s 0 (F), a rendszer 0-homogén téglalapjainak száma. Egy M mátrix homogén mátrixokkal történő P parkettázásának 1-mérete s 1 (P), a rendszer 1-homogén téglalapjainak száma. Egy M mátrix homogén mátrixokkal történő F fedésének 1-mérete s 1 (F), a rendszer 1-homogén téglalapjainak száma. π 0 (M) = min{s(p) : P az M mátrix 0 elemeinek homogén téglalapokkal történő parkettázása}. ϕ 0 (M) = min{s(f) : F az M mátrix 0 elemeinek homogén téglalapokkal történő fedése}. π 1 (M) = min{s(p) : P az M mátrix 1 elemeinek homogén téglalapokkal történő parkettázása}. ϕ 1 (M) = min{s(f) : F az M mátrix 1 elemeinek homogén téglalapokkal történő fedése}. A fenti paraméterek közötti kapcsolat nyilvánvaló: 2. Lemma. (i) ϕ(m) = ϕ 0 (M) + ϕ 1 (M), (ii) π(m) = π 0 (M) + π 1 (M), (iii) ϕ(m) π(m) σ(m) 2 δ(m). A szabdalási eljárás mélysége és a kommunikációs protokollok bonyolultsága közötti kapcsolat ( izomorfia ) nyilvánvaló. 3. Lemma. Legyen f : {0, 1} n {0, 1} n {0, 1}, és M f az f-et leíró 2 n 2 n méretű mátrix. Ekkor C k (f) = δ(m f ). Ezek alapján a kombinatrikus paraméterekre adott becslések a megfelelő Boolefüggvény kommunkációs bonyolultságára. 4-6

4. Lemma. log 2 ϕ(m f ) log 2 π(m f ) log 2 σ(m f ) C k (f). Példa. Legyen M = I 2 k 2 k, a 2k 2 k méretű egységmátrix. M minden 1-homogén téglalapja 1 1 méretű. Így könnyen látható, hogy ϕ 1 (M) = π 1 (M) = 2 k. π 0 (M) = 2 k igazolása egy nehezebb probléma. Ennek megmutatását az egyik feladatra bízzuk. Végül megmutatjuk, hogy ϕ 0 (M) 2k. Ehhez a sorok és oszlopok neveire mint k hosszú 0-1 sorozatokra gondolunk. Legyen Xi 0 azon sorok halmaza, amelyek neveinek i-edik karaktere 0, és legyen Yi 1 azon oszlopok halmaza, amelyek neveinek i-edik karaktere 1. Ekkor Xi 0 Y i 1 egy 0-homogén mátrix. Analóg módon definiálható Xi 1 és Yi 0. Ekkor X1 i Y i 0 egy 0-homogén mátrix. Ha i = 1, 2,..., k értékeket vesszük, akkor 2k darab 0-homogén mátrixhoz jutunk, amelyek az összes 0 elemet lefedik. 5. Feladat. Bizonyítsuk be, hogy π 0 (I 2 k 2 k) = 2k. 6. Feladat. Bizonyítsuk be, hogy ϕ 0 (I 2 k 2k) = 2k. 2. Alsó becslések a kommunikációs bonyolultságra Az alábbiakban csupán egy egyszerű lineáris algebrai technikát említünk meg. Definíció. Legyen S O pozíciók egy halmaza, és t egy téglalap. J(t) legyen az a mátrix az S O pozíciókon, amelynek elemei 1-es értékűek t pozícióiban, míg 0 értékűek más helyeken. Ekkor könnyen átlátható, hogy egy M 0-1 mátrix, és ennek homogén téglalapokkal történő P parkettázásánál Illetve, M = {J(t) : t P, t 1-homogén}, J M = {J(t) : t P, t 0-homogén}, ahol J a csupa 1-est tartalmazó mátrix. A következő lemma a lineáris algebra elemi eredménye. 7. Lemma. Legyen M = k i=1 M 1. Ekkor rk (M) k rk (M i ). i=1 Fenti egyszerű gontdolataink a kommunikációs bonyolultság egy hatékony alsó becsléséhez vezetnek. Ezt foglalja össze a következő lemma. 8. Lemma. Legyen M egy 0-1 mátrix és P egy parkettázása homogén téglalapokkal. Ekkor (i) s 1 (P) rk (M), 4-7

(ii) s 0 (P) rk (J M). Ezt a becslést nyilvánvaló módon kiterjeszthetjük a parkettázási paraméterre, illetve a kommunikációs bonyolultságra adott becsléssé. 9. Következmény. Legyen M egy 0-1 mátrix. Ekkor (i) π 1 (M) rk (M), (ii) π 0 (M) rk (J M), (iii) π(m) rk (M) + rk (J M). 10. Következmény. C k (f) log 2 (rk(m) + rk (J M)). Megjegyzés. A figyelmes olvasót zavarhatja, hogy 0-1 mátrixszokkal dolgozunk, azaz a lineáris algebránk mögötti test bármi lehet. Ennek ellenére semmit sem tettünk a rejtett test tisztázására. Ez azért volt mert az ismertetett lineáris algebrai tény (a rangfüggvény szubadditivitása) tetszőleges test felett igaz. A későbbiekben (konkrét számolásoknál) természetesen feltüntetjük a testet, ha ennek szerepe lényeges. Így egy egyszerű rangszámítással alsó becslést adhatunk a kommunikációs bonyolultságra. Az alábbiakban példákkal szemléltetjük a módszert. Példa. Legyen Id n (x 1,...,x n, y 1,...,y n ) = { 1, ha x i = y i minden i = 1, 2,..., n esetén, 0, különben. Azaz Id n két n hosszú bitsorozat egyenlőségét teszteli. Ekkor M Idn = I 2 n 2n. Így C k (Id n ) log 2 (rk (I 2 n 2 n) + rk (J 2 n 2 n I 2 n 2 n)) > log 2 2 n = n. Mivel C k (Id n ) n + 1, ezért kapjuk, hogy C k (Id n ) = n + 1. Azaz a triviális módszernél nincs hatékonyabb eljárás Id n kiszámítására. Az alapos olvasót zavarhatja, hogy kikerültük rk (J 2 n 2 n I 2 n 2n) kiszámítását. Ezt a nem nehéz kérdést az egyik feladatra utaljuk. Példa. Legyen D n (x 1,...,x n, y 1,...,y n ) = { 1, ha x i y i = 0 minden i = 1, 2,..., n esetén, 0, különben. (Érdekes észrevenni, hogy az x i y i szorzat kiszámításához nem kellett az aritmetikát leírnunk. 0, 1 számok szorzása minden testben ugyanaz.) Azaz D n inputja két n hosszú bitsorozat, amelyet úgyis felfoghatunk mint egy n-elemű alaphalmaz két részhalmazának karakterisztikus vektora. D n értéke akkor és csak akkor 1, ha a két részhalmaz diszjunkt. Legyen M Dn a megfelelő 2 n 2 n méretű mátrix. 4-8

Példa. Legyen MD n (x 1,...,x n, y 1,...,y n ) = n x i y i, i=1 ahol a jobb oldalon szereplő kifejezés aritmetikája F 2 testben értendő. Azaz MD n inputja két n hosszú bitsorozat, amelyet úgyis felfoghatunk mint egy n-elemű alaphalmaz két részhalmazának karakterisztikus vektora. MD n értéke akkor és csak akkor 1, ha a két részhalmaz metszetének elemszáma páratlan. Legyen M MDn a megfelelő 2 n 2 n méretű mátrix. Példa. Az Ö n Boole-függvény leírásához először tisztázzuk, hogy az (x 1,...,x ( v 2), y 1,...,y ( v 2) ) változók a [v] alaphalmazon lévő G x, illetve G y egyszerű gráfokat kódolnak. Ö(x 1,...,x ( v 2), y 1,...,y ( v 2) ) akkor és csak akkor 1, ha G x G y gráf összefüggő. Legyen M Ön a megfelelő 2 2) (v 2 ( v 2) méretű mátrix. 11. Feladat. Bizonyítsuk be, hogy az F test feletti aritmetikát használva { rk F (J 2 n 2 n I 2 n 2 n) = 2 n, ha char F 2 n 1 2 n 1, ha char F 2 n 1. 12. Feladat. Állapítsuk meg rk M Dn értékét. 13. Feladat. Állapítsuk meg rk M MDn értékét. 14. Feladat. Állapítsuk meg rk M Ön értékét. 4-9