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Komplexität von Gitterproblemen : Nicht-Approximierbarkeit und Grenzen der Nicht-Approximierbarkeit
(2000)
Ein Gitter vom Rang n ist die Menge der ganzzahligen Linerkombinationen von n linear unabhängigen Vektoren im Rm. Unter der Annahme P <> NP beweisen wir, daß kein Polynomialzeit-Algorithmus existiert, der eine kürzeste Gitterbasis bis auf einen Faktor nO exp(1/log log n) berechnet, wobei die Länge einer Menge von Vektoren durch die maximale Euklidische Länge der Vektoren definiert ist. Weiter zeigen wir, daß eine Verbesserung dieses Resultates bis hin zu einem Faktor n/ sqrt(log n) unter plausiblen Annahmen nicht möglich ist. Ein simultaner Diophantischer Best Approximations Nenner für reelle Zahlen alpha1, .... , alpha n und Hauptnennerschranke N ist eine natürliche Zahl q mit 1 <= q >= N, so daß maxi minp2Z |q alpha i - p| minimal ist. Unter der Annahme, daß die Klasse NP keine fast-polynomiellen Algorithmen besitzt, beweisen wir, daß kein Polynomialzeit-Algorithmus existiert, der für gegebene rationale Zahlen. Ein Gitter vom Rang n ist die Menge der ganzzahligen Linerkombinationen von n linear unabhängigen Vektoren im Rm. Unter der Annahme P 6= NP beweisen wir, daß kein Polynomialzeit-Algorithmus existiert, der eine kürzeste Gitterbasis bis auf einen Faktor nO(1= log log n) berechnet, wobei die Länge einer Menge von Vektoren durch die maximale Euklidische Länge der Vektoren definiert ist. Weiter zeigen wir, daß eine Verbesserung dieses Resultates bis hin zu einem Faktor n=plog n unter plausiblen Annahmen nicht möglich ist. Ein simultaner Diophantischer Best Approximations Nenner für reelle Zahlen alpha1, .... , alpha n und Hauptnennerschranke N ist eine natürliche Zahl q mit 1 <= q <= N, so daß maxi ...... minimal ist. Unter der Annahme, daß die Klasse NP keine fast-polynomiellen Algorithmen besitzt, beweisen wir, daß kein Polynomialzeit-Algorithmus existiert, der für gegebene rationale Zahlen alpha1,......, alphan und eine Hauptnennerschranke N einen Nenner ~q mit 1 <= ~q <= f(n)N berechnet, so daß ~q bis auf einen Faktor f(n) = nO(1= log0:5+epsilon n) ein Best Approximations Nenner ist, wobei epsilon > 0 eine beliebige Konstante ist. Wir zeigen, daß eine Verbesserung dieses Resultates bis hin zu einem Faktor n=log n unter plausiblen Annahmen nicht mölich ist. Wir untersuchen die Konsequenzen dieser Resultate zur Konstruktion von im Durchschnitt schwierigen Gitterproblemen.
Given x small epsilon, Greek Rn an integer relation for x is a non-trivial vector m small epsilon, Greek Zn with inner product <m,x> = 0. In this paper we prove the following: Unless every NP language is recognizable in deterministic quasi-polynomial time, i.e., in time O(npoly(log n)), the ℓinfinity-shortest integer relation for a given vector x small epsilon, Greek Qn cannot be approximated in polynomial time within a factor of 2log0.5 − small gamma, Greekn, where small gamma, Greek is an arbitrarily small positive constant. This result is quasi-complementary to positive results derived from lattice basis reduction. A variant of the well-known L3-algorithm approximates for a vector x small epsilon, Greek Qn the ℓ2-shortest integer relation within a factor of 2n/2 in polynomial time. Our proof relies on recent advances in the theory of probabilistically checkable proofs, in particular on a reduction from 2-prover 1-round interactive proof-systems. The same inapproximability result is valid for finding the ℓinfinity-shortest integer solution for a homogeneous linear system of equations over Q.
Given a real vector alpha =(alpha1 ; : : : ; alpha d ) and a real number E > 0 a good Diophantine approximation to alpha is a number Q such that IIQ alpha mod Zk1 ", where k \Delta k1 denotes the 1-norm kxk1 := max 1id jx i j for x = (x1 ; : : : ; xd ). Lagarias [12] proved the NP-completeness of the corresponding decision problem, i.e., given a vector ff 2 Q d , a rational number " ? 0 and a number N 2 N+ , decide whether there exists a number Q with 1 Q N and kQff mod Zk1 ". We prove that, unless ...
We study the approximability of the following NP-complete (in their feasibility recognition forms) number theoretic optimization problems: 1. Given n numbers a1 ; : : : ; an 2 Z, find a minimum gcd set for a1 ; : : : ; an , i.e., a subset S fa1 ; : : : ; ang with minimum cardinality satisfying gcd(S) = gcd(a1 ; : : : ; an ). 2. Given n numbers a1 ; : : : ; an 2 Z, find a 1-minimum gcd multiplier for a1 ; : : : ; an , i.e., a vector x 2 Z n with minimum max 1in jx i j satisfying P n...
