We prove a complexity dichotomy for a class of counting problems expressible as bipartite 3-regular Holant problems. For every problem of the form $\operatorname{Holant}\left(f\mid =_3 \right)$, where $f$ is any integer-valued ternary symmetric constraint function on Boolean variables, we prove that it is either P-time computable or #P-hard, depending on an explicit criterion of $f$. The constraint function can take both positive and negative values, allowing for cancellations. The dichotomy extends easily to rational valued functions of the same type. In addition, we discover a new phenomenon: there is a set $\mathcal{F}$ with the property that for every $f \in \mathcal{F}$ the problem $\operatorname{Holant}\left(f\mid =_3 \right)$ is planar P-time computable but #P-hard in general, yet its planar tractability is by a combination of a holographic transformation by $\left[\begin{smallmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{smallmatrix}\right]$ to FKT together with an independent global argument.


翻译:我们证明,对于一个可以作为双倍3-常规 Holdant 问题表示的计算问题类别,我们是一个复杂的二分法。对于每个问题,即 $\opatorname{Hollant_left(f\mid }_3\right)$(f\mid }_3\right)$,美元是布尔兰变量上任何整数值的对称约束功能,我们证明,它要么是P-time computeable(f-time) or #P-hard),取决于美元的明确标准。约束功能可以同时使用正值和负值,允许取消。对于同一类型的合理价值函数来说,这种二分法很容易扩展。此外,我们发现了一个新的现象:一个设置$\mathcal{F}$(mathcalsal{F} $) 的属性,对于每1美元整值的全值来说,每美元都是 P-time compular computerable, 但它一般使用#P-harbilty, 但它的可被组合由 $\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习组合优化
专知会员服务
108+阅读 · 2021年2月16日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月24日
VIP会员
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员