Guruh Nigmatillayev Lazizxo’ja

Bugungi kunda mavjud bo'lgan barcha kompyuterlar DTM va NTM fikrlash tajribalarida ishlatiladigan sof nazariy kompyuter ekanligini bilish ham muhimdir. Professor Erik Demain aytganidek [1].

"Demak, bu (NTM) ancha kuchli model. Albatta, bunday ishlaydigan kompyuterlar yo'q, afsuski, men ko'proq qiziqayapman ”.

Ko'proq atamalar va ta'riflar: -

NP-qiyin - agar X ∈ NP X-ga tushadigan bo'lsa, X muammosi kamida NPda hal qilinadi, masalan NP-ning har bir muammosini hal qilish qiyin (agar P! = NP bo'lsa, unda X P ga tegishli bo'lmaydi).

Reduksiya - A muammoni kiritishlarni ko'paytma vaqt algoritmidan foydalanib, B muammosining ekvivalent kirishiga aylantirish jarayoni. Ekvivalent degani, A va B muammolari kirish va o'zgartirilgan kirish uchun bir xil javobni (Ha yoki Yo'q) berishi kerak. A dan B gacha qisqartirish algoritmining mavjudligi quyidagilarni nazarda tutadi:

• 
  Agar B ∈ P bo'lsa, u holda A ∈ P (ko'paytmali vaqt ichida A dan B gacha qisqartirishingiz mumkin va B polinomik vaqt ichida echishingiz mumkin. Buni birlashtirish A uchun ko'p vaqtli algoritmni beradi)
  
• 
  Agar B ∈ NP bo'lsa, unda A ∈ NP
  
• 
  Agar A NP-qattiq bo'lsa, B - NP-qattiq. A ko'paytirilgan vaqt ichida B ga kamayishi mumkin va agar B NP-qiyin bo'lmasa, u B B NP-NP-qiyin va bu A ∈ NP-NP-qattiq, bu farazga zid (A-NP-qiyin) degan ma'noni anglatadi.
  

NP-to'liqligi - agar X ∈ NP va X bo'lsa, NP-qiyin bo'lsa, X muammo NP-tugallanadi.

Muammo NP-tugaganligini isbotlash
Muammoning to'liqligini isbotlash 2 bosqichni o'z ichiga oladi. Avval biz muammo NPga tegishli ekanligini ko'rsatishimiz kerak va keyin biz buni NP-qiyinligini ko'rsatishimiz kerak.
Bosqichlarni quyidagicha izohlash mumkin:
1-qadam - X ∈ NP ni ko'rsatish. X uchun netereterministik algoritmni toping. Ammo amaliy usul, agar potentsial echim taqdim etilsa, X uchun ko'paytmali vaqt tekshiruvini o'tkazishdir.
2-qadam - X-ni ko'rsatish qiyin emas. Ma'lum NP-muammoni X-ga qisqartirish. Demak, biz ko'rgan 3-rasm orqali X bu NP-qiyin ekanligini anglatadi.
Bu masala qisqa P va NP murakkab sinfi tengmi?
P-sinfi deb kompyuter “tezda”(“Birzumda”) yechimi mumkin bo’lgan masalalar majmuiga aytiladi.

Bunga arifmetik amallarning asosi (negizi) ro’yhatlarni saralash, jadval bo’yicha ma’lumotlarni izlash kiradi.

NP-sinfiga javobning to’g’riligini tezda tekshirish mumkin bo’lgan masala kiradi. Masalan: faraz qilaylik sizda qiymati 2,3,5,6 va 7 so’mlik tangalardan bittadan bor va siz narxi 21 so’m bo’lgan harid uchun qaytimsiz to’lashni hoxlamoqdasiz. Ulardan yig’indisi 21 so’m bo’lgan tangalarni yig’ib olish mumkinmi?
Bu masalaga javob olish uchun har hil variantni tanlash lozim, agar masala yechimini yo’qligini isbotlasmoqchi bo’lsak, umuman olganda barcha bo’lishi mumkin bo’lgan variantlardni tanlash lozim. Agar tangalar sonini bir necha usulda ko’paytirsak yechish mutlaqo nomuvofiq ko’rinishda bo’ladi. Bunda natijani oson tekshirish uchun shunchaki barcha “ming yillik masalasi” ning mohiyati quyidagicha (bunday) ifodalanadi (ta’riflanadi): P va NP sinflari tengmi? Agar masala yecvhimining to’g’riligini tekshirish oson bo’lsa, masalani o’zini yechish ham oson bo’lishi mumkinmi?
Ko’pchilik mutaxassislar javobning yo’qligi (salbiy)ga amindirlar, lekin buni hozircha hech kim isbotlay olgani yo’q agar P=NP bo’lib qolsa, unda insoniyatni kriptografiyaga (sirli belgi va ishoralar bilan yozish tizimi) keskin burilish ko’taradi.
NP-to’liqlik masalasi
Amaliy nuqtai nazardan qiziq bo‘lgan vazifalarning aksariyati, polinomial' (polinomial' vaqt mobaynida ishlovchi) algoritmlar. Ya'ni, n uzunlikdagi kirishda algoritmning ishlash vaqti doimiy k (kirish uzunligidan mustaqil) uchun O(nk) dan oshmaydi. Har bir masalada ushbu xususiyatni qondiradigan yechim algoritmi mavjud emas. Ba'zi masalalarni umuman biron bir algoritm yordamida hal qilib bo‘lmaydi. Bunday masalaning klassik misoli bu “to‘xtash muammosi” (berilgan dastur berilgan kirishda to‘xtashini bilish). Bundan tashqari, ularni hal qiladigan algoritm mavjud bo‘lgan masalalar mavjud, har qanday bunday algoritm uzoq vaqt ishlaydi – uning ishlash vaqti har qanday fiksirlangan k soni uchun O(nk) bo‘la olmadi.
Agar biz amaliy algoritmlar va faqat nazariy qiziqish algoritmlari o‘rtasida qo‘pol, ammo rasmiy chegara chizishni istasak, unda ko‘plikli vaqt ichida ishlaydigan algoritmlar sinfi birinchi o‘rinda turadi. NP -to‘liq deb nomlangan masalalar sinfini ko‘rib chiqamiz. Ushbu masalalar uchun hech qanday polinomial' algoritmlar topilmagan, ammo bunday algoritmlar mavjud emasligi isbotlanmadi. NP bilan bog‘liq muammolarni o‘rganish “P = NP” deb nomlangan savol bilan bog‘liq. Bu savol 1971 yilda berilgan va hozirda hisoblash nazariyasida eng qiyin masalalardan biri hisoblanadi.
Nima uchun dasturchi NP – tugallangan masalalar haqida bilishi kerak? Agar biron bir NP – to‘liqlik uchun uning to‘liqligini isbotlash mumkin bo‘lsa, uni deyarli hal qilib bo‘lmaydi deb hisoblash uchun asos bor. Bunday holda, uni aniq hal qiladigan tezkor algoritmni qidirishni davom ettirishdan ko‘ra, taxminiy algoritmni tuzishga vaqt sarflash yaxshiroqdir.
Polinom vaqti. Abstrakt masalalar
Yuqorida aytib o‘tilganidek, ko‘p jihatdan hal qilinadigan (polinomial) masalalar konsepsiyasi amalda yechilishi mumkin bo‘lgan masalalar g‘oyasini takomillashtirish hisoblanadi. Ushbu kelishuvni nima tushuntiradi? Birinchidan, amalda ishlatiladigan ko‘paytirilgan algoritmlar, odatda juda tez ishlaydi. Ikkinchidan, polinomial algoritmlar sinfini ko‘rib chiqish, bu sinfning hajmi ma'lum bir hisoblash modelini tanlashdan deyarli mustaqil bo‘lishidir. Masalan, tasodifiy tasodifiy kirish mashinasida (RAM) ko‘paytirilgan vaqt ichida yechilishi mumkin bo‘lgan masalalar sinfi T'yuring mashinalarida polinomal yechiladigan masalalar sinfiga to‘g‘ri keladi. Sinf parallel hisoblash modeli uchun bir xil bo‘ladi, prosessorlar soni, kirish uzunligi polinomi bilan cheklangan. Uchinchidan, polinomal yechiladigan masalalar sinfi tabiiy yopiqlik xususiyatlariga ega.
Masalan, ikkita algoritmning tarkibikompozisiyasi ham polinomial vaqtli ishlaydi. Buning sababi, ko‘pxadlarning yig‘indisi, ko‘paytmasi va kompozisiyasi ko‘pxadrdir.
Quyida hisoblash masalasining abstrakt modelini keltirilgan. Buni abstrakt masala deb nomlaymiz, Q – ikkita to‘plam elementlari orasidagi ixtiyoriy binar munosabat: I – shartlar to‘plami va S – yechimlar to‘plami. Masalan, G=(V,E) yo‘naltirilmagan grafning berilgan ikkita uchlari orasidagi eng qisqa yo‘lni topish masalasida, shart (element I) uch element, graf va ikkita qirradan iborat va yechim (S element) – bu grafda kerakli yo‘lni tashkil etuvchi vertikallarning ketma-ketligi.
NP to‘liqligi nazariyasida faqat hal qilish masalalari ko‘rib chiqiladi – muayyan savolga “ha” yoki “yo‘q” deb javob berish kerak bo‘lgan masalalar. Rasman, I to‘plam shartlarini {0,1} to‘plamga to‘g‘ri keladigan funksiya sifatida ko‘rib chiqilishi mumkin. Masalan, G=(V,E) grafdagi eng qisqa yo‘lni topish masalasi bilan berilgan G=(V,E) graf yordamida ikkita tugun u, v?V va natural k butun sonlar u va v tugunlari orasida undan katta bo‘lmagan hamda G grafda yo‘l bor yoki yo‘qligi masalasini yeching. Optimallashtirish bilan bog‘liq masalalar bu – muayyan miqdordagi qiymatni maksimal darajada oshirish yoki minimallashtirish kerak bo‘lgan masalalardi. NP – to‘liqlik haqida savol berishdan oldin bunday masalalar, ularni hal qilish masalalariga aylantirilishi kerak. Shunday qilib, masalan, grafdagi eng qisqa yo‘lni topish masalasida optimallashtirish masalasini yechish masalasidan ruxsat berish masalasiga o‘tdik va yo‘l uzunligiga cheklov qo‘shdik. Agar transformasiyadan keyin NP – to‘liq masalasi yuzaga kelsa, unda asl muammoning qiyinligi ham belgilanadi.
Ma'lumotlar taqdimoti
Kirish ma'lumotlarini (ya'ni I to‘plamning elementi) algoritmga kiritishdan oldin ularning qanday qilib “kompyuterga qulay” tarzda taqdim etilishi to‘g‘risida kelishib olish kerak. Dastlabki ma'lumotlar bitlar ketma-ketligi bilan kodlangan deb qabul qilamiz. Formal aytganda, S to‘plamining elementlarini ifodalash bu S dan e ni bitli satrlar to‘plamlariga tushishidir. Masalan, (0, 1, 2, 3,...) – butun sonlarni, odatda (0, 1, 10, 11, 100, ...) – bitli satrlar bilan ifodalanadi.
Taqdim qilingan ma'lumotlarni joylashtirb, mavhum masalani satrli ma'lumotga aylantiramiz, bu satirli ma'lumot uchun kirish ma'lumotlari, masalaning dastlabki ma'lumotlarini aks ettiruvchi bitli satir bo‘ladi. Kirish ma'lumotlari (bitli satr) n – uzunlikda bo‘lganida, algoritmning ishlash vaqti O(T(n)) – bo‘lsa, algoritm satirli masalani O(T(n)) vaqtda yechadi desak bo‘ladi. Agar k konstanta va O(T(n)) vaqt ichida bu masalani yechadigan algoritm mavjud bo‘lsa, satirli masala polinomial' deb ataladi.
Murakkablik P sinfi – bu barcha satirli masalalar bo‘lib, polonomia' vaqt ichida yechilishi mumkin, ya'ni, O(nk) vaqt ichida yechilishi mumkin, bu yerda k kirishga bog‘liq bo‘lmaydi.
Polinomial abstrakt masalasining konsepsiyasini aniqlashni istagan holda, biz turli xil ma'lumotlarni taqdim etish mumkinligiga duch kelamiz.
Xar bir taqdim qilingan e to‘plam uchun, I kirishlari bo‘lgan Q abstrakt masalaning satirli masalasini olamiz.
Foydalanilgan Adabiyotlar

• 
  Ãýðè Ì., Äæîíñîí Ä. Âû÷èñëèòåëüíûå ìàøèíû è òðóäíîðåøàåìûå çàäà÷è. Ì.: Ìèð, 1982.
  
• 
  Òîìàñ Õ. Êîðìåí è äð. Áîá. 34 NP-ïîëíîòà // Àëãîðèòìû: ïîñòðîåíèå è àíàëèç = Introduction to Algorithms. — 2-å èçä. — Ì.: «Âèëüÿìñ», 2006. — 1296 ñ. — ISBN 0-07-013151-1.
  
• 
  Äæîí Õîïêðîôò, Ðàäæèâ Ìîòâàíè, Äæåôôðè Óëüìàí. Ââåäåíèå â òåîðèþ àâòîìàòîâ, ÿçûêîâ è âû÷èñëåíèé = Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation. — Ì.: «Âèëüÿìñ», 2002. — 528 ñ. — ISBN 0-201-44124-1.
  

Etiboringiz uchun raxmat!!!

Nigmatillayev Abdulaziz(Lazizxo’ja)