[TI] Summarized up to (including) 6.3

semester3/ti/parts/05_complexity/00_intro.tex

@@ -0,0 +1,61 @@
+\subsection{Komplexitätsmasse}
+\begin{definition}[]{Zeitkomplexität}
+    Sei $M$ eine Mehrband-TM oder TM, die immer hält, $x \in \word$ und $D = C_1, C_2, \ldots, C_k$ die Berechnung von $M$ auf $x$, deren Zeitkomplexität definiert ist durch:
+    \rmvspace
+    \begin{align*}
+        \tc_M(x) = k - 1
+    \end{align*}
+
+    \rmvspace
+    also durch die Anzahl der Berechnungsschritte in $D$
+    Die Zeitkomplexität der TM $M$ ist dabei definiert durch:
+    \drmvspace
+    \begin{align*}
+        \tc_M(n) = \max\{ \tc_M(x) \divides x \in \Sigma^n \}
+    \end{align*}
+\end{definition}
+Wir können weiterhin die big-O-notation verwenden um den Worstcase anzugeben.
+
+\begin{definition}[]{Speicherplatzkomplexität}
+    Sei $C = (q, x, i, \alpha_1, i_1, \alpha_2, i_2, \ldots, \alpha_k, i_k)$ mit $0 \leq i |x| + 1$ und $0 \leq i_j \leq |\alpha_j|$
+    für $j = 1, \ldots, k$ eine Konfiguration von $M$, welche eine $k$-Band TM ist.
+    \bi{Die Speicherplatzkomplexität von} $C$ ist
+    \rmvspace
+    \begin{align*}
+        \spc_M(C) = \max\{ |\alpha_i| \divides i = 1, \ldots, k \}
+    \end{align*}
+
+    \rmvspace
+    Für die Berechnung $C_1, C_2, \ldots, C_l$ von $M$ auf $x$ haben wir:
+    \rmvspace
+    \begin{align*}
+        \spc_M(x) = \max\{ \spc_M(C_i) \divides i = 1, \ldots, l \}
+    \end{align*}
+
+    \rmvspace
+    Und die \bi{Speicherplatzkomplexität von} $M$ ist
+    \rmvspace
+    \begin{align*}
+        \spc_M(n) = \max\{ \spc_M(x) \divides x \in \Sigma^n \}
+    \end{align*}
+\end{definition}
+Es ist auch möglich $\spc_M(n)$ als eine Summe zu definieren, aber laut Lemma \ref{lemma:4-2} wissen wir, dass man eine $k$-Band-TM mit einer $1$-Band-TM simulieren kann.
+
+\inlinelemma Sei $k \in \N$. Für jede $k$-Band-TM $A$, die immer hält existiert eine äquivalente $1$-Band-TM $B$, so dass $\spc_B(n) \leq \spc_A(n)$
+
+\inlinelemma Für jede $k$-Band-TM $A$, existiert eine äquivalente $k$-Band-TM $B$, so dass $L(A) = L(B)$ und $\spc_B(n) \leq \frac{\spc_A(n)}{2} + 2$
+
+\inlinedef Wir notieren mit der big-O-notation folgendermassen: Falls $r \in \tco{f(n)}$, so wächst $r$ asymptotisch nicht schneller als $f$.
+Äquivalent für $s \in \tcl{g(n)}$ und $l \in \tct{h(n)}$ sagen wir asymptotisch mindestens so (gleich) schnell.
+Falls $\limni \frac{f(n)}{g(n)} = 0$, dann wächst $g$ asymptotisch schneller als $f$ und $f(n) = o(g(n))$
+% TODO: Check if above really is a typo (pretty sure it is)
+
+\inlinetheorem Es existiert ein Entscheidungsproblem $(\alphabetbool, L)$, so dass für jede MTM $A$, die $(\alphabetbool, L)$ entscheidet,
+eine MTM $B$ existiert, die es auch entscheidet und für die gilt: $\tc_B(n) \leq \log_2(\tc_A(n))$ für alle $n \in \N$
+
+\begin{definition}[]{Schranken, Optimal}
+    $\tco{g(n)}$ ($\tcl{f(n)}$) ist eine \bi{obere (untere) Schranke für die Zeitkomplexität von} $L$,
+    falls eine MTM $A$ ($B$) existiert, die $L$ entscheidet und $\tc_A(n) \in \tco{g(n)}$ ($\tc_B(n) \in \tcl{f(n)}$)
+
+    Eine MTM $C$ heisst \bi{optimal für} $L$, falls $\tc_C(n) \in \tco{f(n)}$ gilt und $\tct{f(n)}$ eine untere Schranke für die Zeitkomplexität von $K$ ist.
+\end{definition}

semester3/ti/parts/05_complexity/01_class_p.tex

@@ -0,0 +1,86 @@
+\newpage
+\subsection{Komplexitätsklassen und die Klasse P}
+\begin{definition}[]{Komplexitätsklasen}
+    Für alle Funktionen $f, g : \N \rightarrow \R^+$ definieren wir:
+    \begin{align*}
+        \text{TIME}(f)  & = \{ L(B) \divides B \text{ ist eine MTM mit } \tc_B(n) \in \tco{f(n)} \}  \\
+        \text{SPACE}(g) & = \{ L(A) \divides A \text{ ist eine MTM mit } \spc_A(n) \in \tco{g(n)} \} \\
+        \text{DLOG}     & = \text{SPACE}(\log_2(n))                                                  \\
+        \text{P}        & = \bigcup_{c \in \N} \text{TIME}(n^c)                                      \\
+        \text{PSPACE}   & = \bigcup_{c \in \N} \text{SPACE}(n^c)                                     \\
+        \text{EXPTIME}  & = \bigcup_{d \in \N} \text{TIME}(2^{n^d})
+    \end{align*}
+\end{definition}
+
+\inlinelemma Für alle $t : \N \rightarrow \R^+$ gilt $\text{TIME}(t(n)) \subseteq \text{SPACE}(t(n))$
+\inlinecorollary $\text{P} \subseteq \text{PSPACE}$
+
+\begin{definition}[]{Platz- und Zeitkonstruierbarkeit}
+    Eine Funktion $t : \N \rightarrow \N$ heisst \bi{platzkonstruierbar}, falls eine $1$-Band-TM $M$ existiert, so dass
+    \begin{enumerate}
+        \item $\spc_M(n) \leq s(n) \smallhspace \forall n \in \N$
+        \item für jede Eingabe $0^n$ für $n \in \N$, generiert $M$ das Wort $0^{s(n)}$ auf ihrem Arbeitsband und hält in $\qacc$
+    \end{enumerate}
+
+    \vspace{0.25cm}
+
+    Eine Funktion $s : \N \rightarrow \N$ heisst \bi{zeitkonstruierbar}, falls eine MTM $A$ existiert, so dass
+    \begin{enumerate}
+        \item $\tc_A(n) \in \tco{t(n)}$
+        \item für jede Eingabe $0^n$ für $n \in \N$, generiert $A$ das Wort $0^{t(n)}$ auf dem ersten Arbeitsband und hält in $\qacc$
+    \end{enumerate}
+\end{definition}
+Wichtig ist, dass wir hier nicht \textit{zwingend} eine $1$-Band-TM konstruieren müssen, eine MTM geht auch.
+
+% TODO: Possibly include construction guide here
+
+\inlinelemma Sei $s$ platzkonstruierbar und $M$ eine MTM mit $\spc_M(x) \leq s(|x|) \ \forall x \in L(M)$.
+Dann existiert MTM $A$ mit $L(A) = L(M)$ und $\spc_A(n) \leq s(n)$, es gilt also $\spc_A(y) \leq s(|y|) \ \forall y \in \Sigma_M$
+
+\inlinelemma Sei $t$ zeitkonstruierbar und $M$ eine MTM mit $\tc_M(x) \leq t(|x|) \ \forall x \in L(M)$.
+Dann existiert eine MTM $A$ mit $L(A) = L(M)$ und $\tc_A(n) \in \tco{t(n)}$
+
+\inlinetheorem Für jede Funktion $s$ mit $s(n) \geq \log_2(n)$ gilt $\text{SPACE}(s(n)) \subseteq \bigcup_{c\in \N} \text{TIME}(c^{s(n)})$
+
+Obiger Satz trifft auch für $s(n)$-platzbeschränkten TM zu, die nicht halten, aber nur, wenn $s(n)$ platzkonstruierbar ist.
+
+\inlinecorollary $\text{DLOG} \subseteq \text{P}$ und $\text{PSPACE} \subseteq \text{EXPTIME}$
+
+Die Korollare \ref{corollary:6-1} und \ref{corollary:6-2} geben zusammen $\text{DLOG} \subseteq \text{P} \subseteq \text{PSPACE} \subseteq \text{EXPTIME}$
+
+
+\inlinetheorem Für $s_1, s_2 : \N \rightarrow \N$ mit folgenden Eigenschaften:
+\drmvspace
+\begin{multicols}{3}
+    \begin{enumerate}
+        \item $s_2(n) \geq \log_2(n)$
+        \item $s_2$ ist platzkonstruierbar
+        \item $s_1(n) = o(s_2(n))$
+    \end{enumerate}
+\end{multicols}
+
+\drmvspace\rmvspace
+Dann gilt: $\text{SPACE}(s_1) \subsetneq \text{SPACE}(s_2)$
+
+
+\inlinetheorem Für $t_1, t_2 : \N \rightarrow \N$ mit folgenden Eigenschaften:
+\drmvspace
+\begin{multicols}{2}
+    \begin{enumerate}
+        \item $t_2$ ist platzkonstruierbar
+        \item $t_1(n) \cdot \log_2(t_1(n)) = o(t_2(n))$
+    \end{enumerate}
+\end{multicols}
+
+\drmvspace\rmvspace
+Dann gilt: $\text{TIME}(s_1) \subsetneq \text{TIME}(s_2)$
+
+In den Sechzigerjahren entstand folgende ``Definition'' von parktisch lösbaren Problemen:
+\begin{center}
+    \fbox{
+        \parbox{16cm}{
+            \textit{Ein Problem ist praktisch lösbar genau dann, wenn ein polynomialer Algorithmus zu seiner Lösung existiert.
+                Die Klasse P ist die Klasse der praktisch entscheidbaren Probleme}
+        }
+    }
+\end{center}

semester3/ti/parts/05_complexity/02_non-deterministic-complexity.tex

@@ -0,0 +1,2 @@
+\newpage
+\subsection{Nichtdeterministische Komplexitätsmasse}

semester3/ti/ti-summary.tex

@@ -10,6 +10,8 @@
 \newcommand{\qrej}{q_{\text{reject}}}
 \newcommand{\ldiag}{L_{\text{diag}}}
 \newcommand{\lempty}{L_{\text{empty}}}
+\renewcommand{\tc}{\text{Time}}
+\newcommand{\spc}{\text{Space}}
 
 \begin{document}
 \startDocument
@@ -103,6 +105,10 @@
 \section{Komplexitätstheorie}
 \stepcounter{subsection}
 \input{parts/05_complexity/00_intro.tex}
+\input{parts/05_complexity/01_class_p.tex}
+\input{parts/05_complexity/02_non-deterministic-complexity.tex}
+\input{parts/05_complexity/03_class-np.tex}
+\input{parts/05_complexity/04_np-completeness.tex}
 
 
 \end{document}