
Генерический подход к алгоритмическим проблемам предложен Каповичем, Мясниковым, Шуппом и Шпильрайном в 2003 г. В рамках этого подхода алгоритмическая проблема рассматривается не на всём множестве входов, а на некотором подмножестве «почти всех» входов. Понятие «почти все» формализуется введением естественной меры на множестве входных данных. В 2017 г. А. Н. Рыбалов ввёл понятие полиномиальной генерической сводимости алгоритмических проблем, которое сохраняет свойство разрешимости проблемы для почти всех входов и обладает свойством транзитивности, и доказал, что классическая проблема выполнимости булевых формул является полной относительно этой сводимости в генерическом аналоге класса NP. При этом булевы формулы представлялись в виде двоичных размеченных деревьев. В данной работе доказывается генерическая NP-полнота проблемы выполнимости для булевых схем.
булевы формулы, проблемы выполнимости булевых функций, NP-полнота, генерическая сложность
булевы формулы, проблемы выполнимости булевых функций, NP-полнота, генерическая сложность
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
