A standard way of justifying that a certain probabilistic property holds in a system is to provide a witnessing subsystem (also called critical subsystem) for the property. Computing minimal witnessing subsystems is NP-hard already for acyclic Markov chains, but can be done in polynomial time for Markov chains whose underlying graph is a tree. This paper considers the problem for probabilistic systems that are similar to trees or paths. It introduces the parameters directed tree-partition width (dtpw) and directed path-partition width (dppw) and shows that computing minimal witnesses remains NP-hard for Markov chains with bounded dppw (and hence also for Markov chains with bounded dtpw). By observing that graphs of bounded dtpw have bounded width with respect to all known tree similarity measures for directed graphs, the hardness result carries over to these other tree similarity measures. Technically, the reduction proceeds via the conceptually simpler matrix-pair chain problem, which is introduced and shown to be NP-complete for nonnegative matrices of fixed dimension. Furthermore, an algorithm which aims to utilise a given directed tree partition of the system to compute a minimal witnessing subsystem is described. It enumerates partial subsystems for the blocks of the partition along the tree order, and keeps only necessary ones. A preliminary experimental analysis shows that it outperforms other approaches on certain benchmarks which have directed tree partitions of small width.


翻译:一种标准的方法可以证明某种概率属性在一个系统中存在,就是为该属性提供一个见证子系统(也称为关键子系统)。计算最起码的目击子系统对于环环的Markov连锁系统来说已经是NP-硬的,但对于其底图是树的Markov连锁系统来说,可以在多式时间里完成。本文考虑了与树木或路径相似的概率系统的问题。它引入了方向树分割宽度(dtpw)和方向路径分割宽度(dppw)参数,并表明计算最低的证人对于有约束的 dppw 的Markov连锁系统来说仍然是NP-硬的。通过观察,可以发现受约束的 dtpw 链的图形在宽度上与所有已知的树类相似的测量尺度相连接。在技术上,通过概念简化的矩阵链(dppw)的宽度(dppw)和路径宽度(dppw)的宽度(dppw ) 显示计算最低的证人对固定的Markov连锁系统来说仍然是NP- 硬性基质的基质基质基质矩阵(因此,对树的亚基系统进行了初步分析,该系统的目的是要对树的精度进行最小的亚化的分级分析。

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马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。
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