The Skolem problem is a long-standing open problem in linear dynamical systems: can a linear recurrence sequence (LRS) ever reach 0 from a given initial configuration? Similarly, the positivity problem asks whether the LRS stays positive from an initial configuration. Deciding Skolem (or positivity) has been open for half a century: the best known decidability results are for LRS with special properties (e.g., low order recurrences). But these problems are easier for ``uninitialized'' variants, where the initial configuration is not fixed but can vary arbitrarily: checking if there is an initial configuration from which the LRS stays positive can be decided in polynomial time (Tiwari in 2004, Braverman in 2006). In this paper, we consider problems that lie between the initialized and uninitialized variant. More precisely, we ask if 0 (resp. negative numbers) can be avoided from every initial configuration in a neighborhood of a given initial configuration. This can be considered as a robust variant of the Skolem (resp. positivity) problem. We show that these problems lie at the frontier of decidability: if the neighbourhood is given as part of the input, then robust Skolem and robust positivity are Diophantine hard, i.e., solving either would entail major breakthrough in Diophantine approximations, as happens for (non-robust) positivity. However, if one asks whether such a neighbourhood exists, then the problems turn out to be decidable with PSPACE complexity. Our techniques also allow us to tackle robustness for ultimate positivity, which asks whether there is a bound on the number of steps after which the LRS remains positive. There are two variants depending on whether we ask for a ``uniform'' bound on this number of steps. For the non-uniform variant, when the neighbourhood is open, the problem turns out to be tractable, even when the neighbourhood is given as input.


翻译:Skoleem 问题是线性动态系统中一个长期存在的开放问题: 线性重现序列( LRS) 能否在初始配置中达到 0? 同样, 真实性问题询问 LRS是否在初始配置中保持正数 。 确定 Skoleem (或假设性) 已经开放了半个世纪: 最已知的衰变结果是具有特殊属性的 LRS (例如, 低顺序重现) 。 但对于“ 未初始化的变异 ” 来说, 这些问题比较容易解决。 初始配置没有固定, 但可以任意更改 : 检查是否初始配置中存在线性重现序列( LRS) 序列( LRS) 序列中保持正数 。 当给定初始配置的初始性变异变异数存在时, 这可以被视为一个坚固的变异异变, 当当前变的直径直度( ) 显示这些问题在快速变异性( ) 最终变异性是否是硬性 。

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