A language L is low for a relativizable complexity class C, if C$^L$ = C. For the classes #P, GapP, and SpanP the exact low classes of languages are known: Low(#P) = UP $\cap$ coUP, Low(GapP) = SPP, and Low(SpanP) = NP $\cap$ coNP. In this paper, we prove that Low(TotP) = P, and give characterizations of low function classes for #P, GapP, TotP, and SpanP. In particular, we prove that Low$_f$(#P) = UPSV$_t$ and Low$_f$(SpanP) = NPSV$_t$. We establish the inclusion relations between NPSV$_t$, UPSV$_t$, and the counting function classes by giving for each of these inclusions an equivalent inclusion between language classes. We also prove that SpanP $\subseteq$ GapP if and only if NP $\subseteq$ SPP, and the inclusion GapP$_+$ $\subseteq$ SpanP implies PH = $Σ_{2}^{P}$. For the class #P we prove that its closure under left composition with FP$_+$ is equivalent to #P = UPSV$_t$, and for SpanP this closure is equivalent to SpanP = NPSV$_t$. For the classes #P, GapP, TotP, and SpanP we summarize the known results and show that each of these classes is closed under left composition with FP$_+$ if and only if it collapses to its low class of functions. We also prove that a NPTM with a #P oracle can always make at most one query to the oracle without changing the number of accepting paths.


翻译:若语言L对可相对化复杂度类C满足C$^L$ = C,则称L为C的低集。对于类#P、GapP和SpanP,已知其精确低语言类分别为:Low(#P) = UP $\cap$ coUP、Low(GapP) = SPP、Low(SpanP) = NP $\cap$ coNP。本文证明Low(TotP) = P,并刻画了#P、GapP、TotP和SpanP的低函数类特征。特别地,我们证明Low$_f$(#P) = UPSV$_t$且Low$_f$(SpanP) = NPSV$_t$。通过建立语言类间的等价包含关系,我们确立了NPSV$_t$、UPSV$_t$与计数函数类之间的包含关系。同时证明SpanP $\subseteq$ GapP当且仅当NP $\subseteq$ SPP,且包含关系GapP$_+$ $\subseteq$ SpanP蕴含PH = $Σ_{2}^{P}$。对于#P类,我们证明其在FP$_+$左复合下的闭包等价于#P = UPSV$_t$;对于SpanP类,该闭包等价于SpanP = NPSV$_t$。针对#P、GapP、TotP和SpanP类,我们总结已知结果并证明:每个类在FP$_+$左复合下封闭当且仅当其坍缩至对应的低函数类。此外,我们证明带有#P谕示的NPTM总能在不改变接受路径数目的前提下,至多向谕示进行一次查询。

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
【WWW2021】知识图谱逻辑查询的自监督双曲面表示
专知会员服务
30+阅读 · 2021年4月9日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
【WWW2021】知识图谱逻辑查询的自监督双曲面表示
专知会员服务
30+阅读 · 2021年4月9日
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员