Niedawno przeczytałem dowód, który miał wykazać, że problem był silnie NP-trudny, po prostu redukując go (w czasie wielomianowym) z problemu silnie NP-trudnego. To nie miało dla mnie żadnego sensu. Pomyślałbym, że musisz pokazać, że wszelkie liczby użyte w redukcji i przypadki problemu, do którego redukujesz, są wielomianowo ograniczone w wielkości problemu.
Potem zobaczyłem, że Wikipedia podała takie same ogólne instrukcje dla tego rodzaju dowodu, ale tak naprawdę nie byłem przekonany, dopóki nie zobaczyłem, że Garey i Johnson mówią w zasadzie to samo. Mówiąc konkretnie, mówią: „Jeśli jest twarde NP w silnym znaczeniu i istnieje pseudo-wielomianowa transformacja z Π na Π ′ , wtedy Π ′ jest NP-twarde w silnym tego słowa znaczeniu” i „Uwaga: z definicji algorytm wielomianowy jest również algorytmem pseudo-wielomianowym. ”
Oczywiście wierzę w to Garey & Johnson - po prostu nie rozumiem, jak to może być poprawne, z czym chciałbym trochę pomóc. Oto moje (prawdopodobnie błędne) uzasadnienie…
Występują problemy z silnym NP-zupełnym, a wszystkie te (z definicji) są silnie NP-trudne, a także NP-pełne. Każdy problem NP-zupełny może (z definicji) zostać zredukowany do dowolnego innego w czasie wielomianowym (a zatem pseudopolinomalnym). Biorąc pod uwagę stwierdzenia Garey & Johnson, wydaje mi się, że każdy problem NP-zupełny jest silnie NP-zupełny, a zatem każdy problem NP-trudny jest silnie NP-trudny. To oczywiście sprawia, że koncepcja dużej twardości NP nie ma znaczenia… więc czego mi brakuje?
Edytuj / aktualizuj (na podstawie odpowiedzi Tsuyoshi Ito):
Wymaganie (d) z definicji (pseudo) wielomianowej transformacji Gareya i Johnsona (rodzaj redukcji potrzebnej do nadania twardości NP w silnym tego słowa znaczeniu) jest to, że największą wartością liczbową w powstałym przypadku jest ograniczenie wielomianowe, jako funkcja rozmiaru problemu i maksymalnej wartości liczbowej oryginału. To oczywiście oznacza, że jeśli pierwotny problem jest NP-trudny w silnym znaczeniu (to znaczy, nawet jeśli jego wielkości liczbowe są wielomianowo ograniczone w rozmiarze problemu), będzie to również dotyczyć problemu, do którego redukujesz. To nie muszą być w przypadku zwykłej redukcji polytime (czyli jeden bez tego dodatkowego wymogu).