To może być pytanie subiektywne, a nie konkretne, ale tak czy inaczej.
W teorii złożoności badamy pojęcie wydajnych obliczeń. Istnieją klasy takie jak oznacza czas wielomianowy , a L oznacza miejsce na log . Oba są uważane za reprezentowane jako rodzaj „wydajności” i dość dobrze wychwytują trudności niektórych problemów.
Istnieje jednak różnica między i L : podczas gdy czas wielomianowy P jest zdefiniowany jako połączenie problemów, które biegną w czasie O ( n k ) dla dowolnej stałej k , to znaczy:
,
przestrzeń logów jest zdefiniowana jako S P A C E [ log n ] . Jeśli naśladujemy definicję P , staje się
,
gdzie nazywa się klasą przestrzeni polilogu . Moje pytanie brzmi:
Dlaczego używamy przestrzeni dziennika jako pojęcia wydajnego obliczenia zamiast przestrzeni polilogu?
Jednym z głównych problemów mogą być kompletne zestawy problemów. W obszarze logarytmicznym wielokrotne redukcje, zarówno , jak i L mają całkowite problemy. W przeciwieństwie do tego, jeśli P O l a L ma pełną problemów wynikających redukcji, wówczas będzie miał w sprzeczności z twierdzeniem miejsce hierarchii. Ale co, jeśli przeszlibyśmy na redukcje polilogu? Czy możemy uniknąć takich problemów? W ogóle, jeśli staramy się jak najlepiej pasuje P o l y L pod pojęciem efektywności oraz (jeśli to konieczne) modyfikować niektóre definicje, aby uzyskać co dobre właściwości jest „ładny” klasa powinna mieć, jak daleko możemy pójść?
Czy istnieją jakieś teoretyczne i / lub praktyczne powody używania przestrzeni logów zamiast przestrzeni polilogu?