SlideShare a Scribd company logo
Ñëîæíîñòü ïðîïîçèöèîíàëüíûõ äîêàçàòåëüñòâ
Ýäóàðä Àëåêñååâè÷ Ãèðø
http://logic.pdmi.ras.ru/~hirsch
ÏÎÌÈ ÐÀÍ
21 îêòÿáðÿ 2010 ã.
1 / 5
Cutting Plane: íèæíÿÿ îöåíêà
Ìîíîòîííàÿ èíòåðïîëÿöèÿ.
Ýêñïîíåíöèàëüíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà èíòåðïîëÿíò.
2 / 5
Cutting Plane: íèæíÿÿ îöåíêà
Ìîíîòîííàÿ èíòåðïîëÿöèÿ.
Òåîðåìà (Ïóäëàê)
Ïóñòü â A(x, y) ⊃ B(x, z) âñå âõîæäåíèÿ xi â A è â B ïîëîæèòåëüíû.
Òîãäà èç äîê-âà â Res (èëè CP) ïîëó÷àåòñÿ ìîíîòîííûé èíòåðïîëÿíò
 áóëåâà (èëè àðèôìåòè÷åñêàÿ) C(x) ïîëèíîìèàëüíîãî ðàçìåðà.
Ýêñïîíåíöèàëüíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà èíòåðïîëÿíò.
2 / 5
Cutting Plane: íèæíÿÿ îöåíêà
Ìîíîòîííàÿ èíòåðïîëÿöèÿ.
Òåîðåìà (Ïóäëàê)
Ïóñòü â A(x, y) ⊃ B(x, z) âñå âõîæäåíèÿ xi â A è â B ïîëîæèòåëüíû.
Òîãäà èç äîê-âà â Res (èëè CP) ïîëó÷àåòñÿ ìîíîòîííûé èíòåðïîëÿíò
 áóëåâà (èëè àðèôìåòè÷åñêàÿ) C(x) ïîëèíîìèàëüíîãî ðàçìåðà.
Ýêñïîíåíöèàëüíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà èíòåðïîëÿíò.
Òåîðåìà (Ðàçáîðîâ; Àëîí-Áîïïàíà; Ïóäëàê)
Äëÿ áóëåâûõ (èëè àðèôìåòè÷åñêèõ) ñõåì,
ðàçäåëÿþùèõ nêëèêè è (n − 1)ðàñêðàøèâàåìûå ãðàôû,
|C| = 2Ω(
√
n) ïðè n = 1
8(m/ log m)2/3 .
2 / 5
Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå
Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà:
Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó).
Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|.
3 / 5
Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå
Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà:
Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó).
Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|.
Ðåçîëþöèÿ:
Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk)  êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ.
3 / 5
Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå
Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà:
Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó).
Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|.
Ðåçîëþöèÿ:
Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk)  êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ.
Øèðèíà ôîðìóëû/âûâîäà  øèðèíà ñàìîé øèðîêîé äèçúþíêöèè.
G w H: åñòü âûâîä øèðèíû ≤ w.
W (F)  ìèíèìàëüíî âîçìîæíàÿ øèðèíà äîê-âà.
S (F)  ìèíèìàëüíî âîçìîæíîå êîë-âî äèçúþíêöèé äîê-âà.
3 / 5
Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå
Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà:
Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó).
Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|.
Ðåçîëþöèÿ:
Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk)  êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ.
Øèðèíà ôîðìóëû/âûâîäà  øèðèíà ñàìîé øèðîêîé äèçúþíêöèè.
G w H: åñòü âûâîä øèðèíû ≤ w.
W (F)  ìèíèìàëüíî âîçìîæíàÿ øèðèíà äîê-âà.
S (F)  ìèíèìàëüíî âîçìîæíîå êîë-âî äèçúþíêöèé äîê-âà.
Ëåììà (äëÿ ôîðìóëû F îò n ïåðåìåííûõ)
W (F) ≤ W(F) + O( n ln S (F))
3 / 5
Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå
Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà:
Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó).
Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|.
Ðåçîëþöèÿ:
Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk)  êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ.
Øèðèíà ôîðìóëû/âûâîäà  øèðèíà ñàìîé øèðîêîé äèçúþíêöèè.
G w H: åñòü âûâîä øèðèíû ≤ w.
W (F)  ìèíèìàëüíî âîçìîæíàÿ øèðèíà äîê-âà.
S (F)  ìèíèìàëüíî âîçìîæíîå êîë-âî äèçúþíêöèé äîê-âà.
Ëåììà (äëÿ ôîðìóëû F îò n ïåðåìåííûõ)
W (F) ≤ W(F) + O( n ln S (F))
Ëåììà (ê ëåììå)
1. F|x=0 w C =⇒ F w+1 C ∨ x.
2. W (F|x=0) ≤ w−1, W (F|x=1) ≤ w =⇒
=⇒ W (F) ≤ max{w, W({C ∈ F|¬x ∈ C})}.3 / 5
Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå
Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà:
Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó).
Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|.
Ðåçîëþöèÿ:
Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk)  êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ.
Øèðèíà ôîðìóëû/âûâîäà  øèðèíà ñàìîé øèðîêîé äèçúþíêöèè.
G w H: åñòü âûâîä øèðèíû ≤ w.
W (F)  ìèíèìàëüíî âîçìîæíàÿ øèðèíà äîê-âà.
S (F)  ìèíèìàëüíî âîçìîæíîå êîë-âî äèçúþíêöèé äîê-âà.
Ëåììà (äëÿ ôîðìóëû F îò n ïåðåìåííûõ)
W (F) ≤ W(F) + O( n ln S (F))
Ëåììà (ê ëåììå)
1. F|x=1 w C =⇒ F w+1 C ∨ ¬x.
2. W (F|x=1) ≤ w−1, W (F|x=0) ≤ w =⇒
=⇒ W (F) ≤ max{w, W({C ∈ F| x ∈ C})}.3 / 5
Öåéòèíñêèå ôîðìóëû
G = (V, E)  ãðàô.
Ïåðåìåííàÿ xe ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîãî e ∈ E.
Óñëîâèå
e v
xe = 1.
|V|
... 2.
4 / 5
Öåéòèíñêèå ôîðìóëû
G = (V, E)  ãðàô.
Ïåðåìåííàÿ xe ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîãî e ∈ E.
Óñëîâèå
e v
xe = cv.
Êîíñòàíòà cv ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîé v ∈ V.
v∈V
cv = 1.
4 / 5
Öåéòèíñêèå ôîðìóëû
G = (V, E)  ãðàô.
Ïåðåìåííàÿ xe ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîãî e ∈ E.
Óñëîâèå
e v
xe = cv.
Êîíñòàíòà cv ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîé v ∈ V.
v∈V
cv = 1.
Îïðåäåëåíèå
Ðàñøèðèòåëüíàÿ ñïîñîáíîñòü
e(G) = min |cut(V , V  V )| V ⊆ V, 1
3|V| ≤ |V | ≤ 2
3|V| .
G  ðàñøèðèòåëü, åñëè e(G) = Ω(|V|).
Ôàêò
Ñóùåñòâóþò ñâÿçíûå ðåãóëÿðíûå ðàñøèðèòåëè ñòåïåíè 3.
4 / 5
Öåéòèíñêèå ôîðìóëû
Íèæíÿÿ îöåíêà Ω(|V|) íà øèðèíó âûâîäà
 âûâîäå åñòü äèçúþíêöèÿ C, ñëåäóþùàÿ â òî÷íîñòè èç
óðàâíåíèé
v∈U e v
xe = cv , (1)
ãäå |U| ∈ 1
3|V|..2
3|V| .
5 / 5
Öåéòèíñêèå ôîðìóëû
Íèæíÿÿ îöåíêà Ω(|V|) íà øèðèíó âûâîäà
 âûâîäå åñòü äèçúþíêöèÿ C, ñëåäóþùàÿ â òî÷íîñòè èç
óðàâíåíèé
v∈U e v
xe = cv , (1)
ãäå |U| ∈ 1
3|V|..2
3|V| .
Êàæäàÿ ïåðåìåííàÿ èç ñå÷åíèÿ (U, V  U) ìåíÿåò èñòèííîñòü (1)
äëÿ êàêîãî-òî íàáîðà. . .
5 / 5
Öåéòèíñêèå ôîðìóëû
Íèæíÿÿ îöåíêà Ω(|V|) íà øèðèíó âûâîäà
 âûâîäå åñòü äèçúþíêöèÿ C, ñëåäóþùàÿ â òî÷íîñòè èç
óðàâíåíèé
v∈U e v
xe = cv , (1)
ãäå |U| ∈ 1
3|V|..2
3|V| .
Êàæäàÿ ïåðåìåííàÿ èç ñå÷åíèÿ (U, V  U) ìåíÿåò èñòèííîñòü (1)
äëÿ êàêîãî-òî íàáîðà. . .
. . . è äîëæíà âõîäèòü â C.
5 / 5

More Related Content

PDF
TMPA-2015: The Verification of Functional Programs by Applying Statechart Dia...
PDF
A Methodology of Reproducible Research of Simulation Test Models and Communic...
PDF
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èì
PDF
Òîãòìîë ã¿éäëèéí ìàøèíû á¿òýö õèéö
PDF
20071014 introductory course_itsykson_lecture04
PDF
Михаил Ройзнер - Рекомендательные системы и факторизационые модели
PDF
lecture 4
PDF
Lekts9
TMPA-2015: The Verification of Functional Programs by Applying Statechart Dia...
A Methodology of Reproducible Research of Simulation Test Models and Communic...
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èì
Òîãòìîë ã¿éäëèéí ìàøèíû á¿òýö õèéö
20071014 introductory course_itsykson_lecture04
Михаил Ройзнер - Рекомендательные системы и факторизационые модели
lecture 4
Lekts9

What's hot (14)

PDF
20090215 hardnessvsrandomness itsykson_lecture01
PDF
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷
PPTX
PDF
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
PPT
flood control measures
PDF
решебник и гдз по математике за 1 класс истомина, 2011 год
PPTX
Tailan 2011 on
ODP
3.1 himiin temdeg
PDF
Лекция 3 - Блочные шифры, часть I
PDF
Slides -i._minkin
PDF
решебник и гдз по математике за 1 класс рудницкая
PDF
резидентные разрешения
PDF
العمـل الخـيري دراسة تأصيلية تاريخيةBy MosaadRamadan
20090215 hardnessvsrandomness itsykson_lecture01
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
flood control measures
решебник и гдз по математике за 1 класс истомина, 2011 год
Tailan 2011 on
3.1 himiin temdeg
Лекция 3 - Блочные шифры, часть I
Slides -i._minkin
решебник и гдз по математике за 1 класс рудницкая
резидентные разрешения
العمـل الخـيري دراسة تأصيلية تاريخيةBy MosaadRamadan
Ad

Viewers also liked (19)

PDF
20101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-04
PDF
20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina
PDF
20101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-02
PDF
20101028 proof complexity_hirsch_lecture06
PDF
20110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-02
PDF
Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...
PDF
20090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture09
PDF
20080330 cryptography hirsch_lecture07
PDF
20080420 machine learning_nikolenko_lecture11
PDF
Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11
PDF
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
PDF
20090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture02
PDF
20080323 machine learning_nikolenko_lecture04
PDF
20080224 cryptography hirsch_lecture02
PDF
20100228 virtualization igotti_lecture03
PDF
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
PDF
20100925 ontology konev_lecture01
PDF
20110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture02
PDF
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
20101219 search query_analysis_braslavski_lecture03-04
20110306 csseminar cg_illustrations_vyatkina
20101028 reals and_integers_matiyasevich_ekb_lecture01-02
20101028 proof complexity_hirsch_lecture06
20110319 parameterized algorithms_fomin_lecture01-02
Юрий Владимирович Матиясевич. Десятая проблема Гильберта. Решение и применени...
20090426 hardnessvsrandomness itsykson_lecture09
20080330 cryptography hirsch_lecture07
20080420 machine learning_nikolenko_lecture11
Н. Иготти. Виртуализация и виртуальные машины. Лекция 11
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
20090222 hardnessvsrandomness itsykson_lecture02
20080323 machine learning_nikolenko_lecture04
20080224 cryptography hirsch_lecture02
20100228 virtualization igotti_lecture03
20100923 proof complexity_hirsch_lecture02
20100925 ontology konev_lecture01
20110224 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture02
20110409 quantum algorithms_vyali_lecture09
Ad

More from Computer Science Club (20)

PDF
20141223 kuznetsov distributed
PDF
Computer Vision
PDF
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
PDF
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
PDF
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
PDF
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
PDF
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
PDF
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
PDF
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
PDF
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
PDF
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
PDF
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
PDF
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
PDF
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
PDF
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
PDF
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
PDF
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
PDF
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
PDF
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
PDF
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20141223 kuznetsov distributed
Computer Vision
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich

20101021 proof complexity_hirsch_lecture05

  • 1. Ñëîæíîñòü ïðîïîçèöèîíàëüíûõ äîêàçàòåëüñòâ Ýäóàðä Àëåêñååâè÷ Ãèðø http://logic.pdmi.ras.ru/~hirsch ÏÎÌÈ ÐÀÍ 21 îêòÿáðÿ 2010 ã. 1 / 5
  • 2. Cutting Plane: íèæíÿÿ îöåíêà Ìîíîòîííàÿ èíòåðïîëÿöèÿ. Ýêñïîíåíöèàëüíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà èíòåðïîëÿíò. 2 / 5
  • 3. Cutting Plane: íèæíÿÿ îöåíêà Ìîíîòîííàÿ èíòåðïîëÿöèÿ. Òåîðåìà (Ïóäëàê) Ïóñòü â A(x, y) ⊃ B(x, z) âñå âõîæäåíèÿ xi â A è â B ïîëîæèòåëüíû. Òîãäà èç äîê-âà â Res (èëè CP) ïîëó÷àåòñÿ ìîíîòîííûé èíòåðïîëÿíò áóëåâà (èëè àðèôìåòè÷åñêàÿ) C(x) ïîëèíîìèàëüíîãî ðàçìåðà. Ýêñïîíåíöèàëüíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà èíòåðïîëÿíò. 2 / 5
  • 4. Cutting Plane: íèæíÿÿ îöåíêà Ìîíîòîííàÿ èíòåðïîëÿöèÿ. Òåîðåìà (Ïóäëàê) Ïóñòü â A(x, y) ⊃ B(x, z) âñå âõîæäåíèÿ xi â A è â B ïîëîæèòåëüíû. Òîãäà èç äîê-âà â Res (èëè CP) ïîëó÷àåòñÿ ìîíîòîííûé èíòåðïîëÿíò áóëåâà (èëè àðèôìåòè÷åñêàÿ) C(x) ïîëèíîìèàëüíîãî ðàçìåðà. Ýêñïîíåíöèàëüíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà èíòåðïîëÿíò. Òåîðåìà (Ðàçáîðîâ; Àëîí-Áîïïàíà; Ïóäëàê) Äëÿ áóëåâûõ (èëè àðèôìåòè÷åñêèõ) ñõåì, ðàçäåëÿþùèõ nêëèêè è (n − 1)ðàñêðàøèâàåìûå ãðàôû, |C| = 2Ω( √ n) ïðè n = 1 8(m/ log m)2/3 . 2 / 5
  • 5. Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà: Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó). Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|. 3 / 5
  • 6. Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà: Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó). Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|. Ðåçîëþöèÿ: Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk) êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ. 3 / 5
  • 7. Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà: Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó). Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|. Ðåçîëþöèÿ: Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk) êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ. Øèðèíà ôîðìóëû/âûâîäà øèðèíà ñàìîé øèðîêîé äèçúþíêöèè. G w H: åñòü âûâîä øèðèíû ≤ w. W (F) ìèíèìàëüíî âîçìîæíàÿ øèðèíà äîê-âà. S (F) ìèíèìàëüíî âîçìîæíîå êîë-âî äèçúþíêöèé äîê-âà. 3 / 5
  • 8. Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà: Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó). Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|. Ðåçîëþöèÿ: Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk) êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ. Øèðèíà ôîðìóëû/âûâîäà øèðèíà ñàìîé øèðîêîé äèçúþíêöèè. G w H: åñòü âûâîä øèðèíû ≤ w. W (F) ìèíèìàëüíî âîçìîæíàÿ øèðèíà äîê-âà. S (F) ìèíèìàëüíî âîçìîæíîå êîë-âî äèçúþíêöèé äîê-âà. Ëåììà (äëÿ ôîðìóëû F îò n ïåðåìåííûõ) W (F) ≤ W(F) + O( n ln S (F)) 3 / 5
  • 9. Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà: Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó). Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|. Ðåçîëþöèÿ: Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk) êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ. Øèðèíà ôîðìóëû/âûâîäà øèðèíà ñàìîé øèðîêîé äèçúþíêöèè. G w H: åñòü âûâîä øèðèíû ≤ w. W (F) ìèíèìàëüíî âîçìîæíàÿ øèðèíà äîê-âà. S (F) ìèíèìàëüíî âîçìîæíîå êîë-âî äèçúþíêöèé äîê-âà. Ëåììà (äëÿ ôîðìóëû F îò n ïåðåìåííûõ) W (F) ≤ W(F) + O( n ln S (F)) Ëåììà (ê ëåììå) 1. F|x=0 w C =⇒ F w+1 C ∨ x. 2. W (F|x=0) ≤ w−1, W (F|x=1) ≤ w =⇒ =⇒ W (F) ≤ max{w, W({C ∈ F|¬x ∈ C})}.3 / 5
  • 10. Íèæíèå îöåíêè, îñíîâàííûå íà øèðèíå Ñõåìà äîêàçàòåëüñòâà: Ëèíåéíàÿ íèæíÿÿ îöåíêà íà êàêîé-òî ïàðàìåòð (øèðèíó). Ëåììà: â êîðîòêîì äîê-âå π ìîæíî ïîíèçèòü øèðèíó äî ∼ ln |π|. Ðåçîëþöèÿ: Øèðèíà äèçúþíêöèè W(l1 ∨ . . . ∨ lk) êîëè÷åñòâî ïåðåìåííûõ. Øèðèíà ôîðìóëû/âûâîäà øèðèíà ñàìîé øèðîêîé äèçúþíêöèè. G w H: åñòü âûâîä øèðèíû ≤ w. W (F) ìèíèìàëüíî âîçìîæíàÿ øèðèíà äîê-âà. S (F) ìèíèìàëüíî âîçìîæíîå êîë-âî äèçúþíêöèé äîê-âà. Ëåììà (äëÿ ôîðìóëû F îò n ïåðåìåííûõ) W (F) ≤ W(F) + O( n ln S (F)) Ëåììà (ê ëåììå) 1. F|x=1 w C =⇒ F w+1 C ∨ ¬x. 2. W (F|x=1) ≤ w−1, W (F|x=0) ≤ w =⇒ =⇒ W (F) ≤ max{w, W({C ∈ F| x ∈ C})}.3 / 5
  • 11. Öåéòèíñêèå ôîðìóëû G = (V, E) ãðàô. Ïåðåìåííàÿ xe ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîãî e ∈ E. Óñëîâèå e v xe = 1. |V| ... 2. 4 / 5
  • 12. Öåéòèíñêèå ôîðìóëû G = (V, E) ãðàô. Ïåðåìåííàÿ xe ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîãî e ∈ E. Óñëîâèå e v xe = cv. Êîíñòàíòà cv ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîé v ∈ V. v∈V cv = 1. 4 / 5
  • 13. Öåéòèíñêèå ôîðìóëû G = (V, E) ãðàô. Ïåðåìåííàÿ xe ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîãî e ∈ E. Óñëîâèå e v xe = cv. Êîíñòàíòà cv ∈ {0, 1} äëÿ êàæäîé v ∈ V. v∈V cv = 1. Îïðåäåëåíèå Ðàñøèðèòåëüíàÿ ñïîñîáíîñòü e(G) = min |cut(V , V V )| V ⊆ V, 1 3|V| ≤ |V | ≤ 2 3|V| . G ðàñøèðèòåëü, åñëè e(G) = Ω(|V|). Ôàêò Ñóùåñòâóþò ñâÿçíûå ðåãóëÿðíûå ðàñøèðèòåëè ñòåïåíè 3. 4 / 5
  • 14. Öåéòèíñêèå ôîðìóëû Íèæíÿÿ îöåíêà Ω(|V|) íà øèðèíó âûâîäà  âûâîäå åñòü äèçúþíêöèÿ C, ñëåäóþùàÿ â òî÷íîñòè èç óðàâíåíèé v∈U e v xe = cv , (1) ãäå |U| ∈ 1 3|V|..2 3|V| . 5 / 5
  • 15. Öåéòèíñêèå ôîðìóëû Íèæíÿÿ îöåíêà Ω(|V|) íà øèðèíó âûâîäà  âûâîäå åñòü äèçúþíêöèÿ C, ñëåäóþùàÿ â òî÷íîñòè èç óðàâíåíèé v∈U e v xe = cv , (1) ãäå |U| ∈ 1 3|V|..2 3|V| . Êàæäàÿ ïåðåìåííàÿ èç ñå÷åíèÿ (U, V U) ìåíÿåò èñòèííîñòü (1) äëÿ êàêîãî-òî íàáîðà. . . 5 / 5
  • 16. Öåéòèíñêèå ôîðìóëû Íèæíÿÿ îöåíêà Ω(|V|) íà øèðèíó âûâîäà  âûâîäå åñòü äèçúþíêöèÿ C, ñëåäóþùàÿ â òî÷íîñòè èç óðàâíåíèé v∈U e v xe = cv , (1) ãäå |U| ∈ 1 3|V|..2 3|V| . Êàæäàÿ ïåðåìåííàÿ èç ñå÷åíèÿ (U, V U) ìåíÿåò èñòèííîñòü (1) äëÿ êàêîãî-òî íàáîðà. . . . . . è äîëæíà âõîäèòü â C. 5 / 5