Reduktion (Theoretische Informatik)

Die Reduktion ist eine Methode der theoretischen Informatik, bei der ein Problem auf ein anderes zurückgeführt wird. Gibt es einen Algorithmus für das zweite Problem, so lässt sich über die Reduktion auch das erste lösen. Die Reduzierbarkeit ist daher eine Relation auf der Menge der Probleme, durch welche die Berechenbarkeit oder die Komplexität zweier Probleme zueinander in Bezug gesetzt werden kann.

Der Grundgedanke, Reduktionen für die Untersuchung von Problemen zu verwenden, geht auf einen Aufsatz des Mathematikers Emil Leon Post aus dem Jahr 1944 zurück.

Es werden verschiedene Arten von Reduktionen unterschieden. Die häufigsten sind dabei die One-one- oder Many-one-Reduktion, sowie die Truth-table- und Turing-Reduktion (letztere nach Alan Turing benannt). Jede von ihnen enthält jeweils die vorangegangenen als Sonderfall.

Während in der Berechenbarkeitstheorie meist der Nachweis des Vorhandenseins einer bestimmten Reduktion zwischen zwei Problemen genügt, werden in der Komplexitätstheorie zusätzliche Anforderungen an den Ressourcenverbrauch der Reduktion gestellt. Gewöhnliche Ressourcen sind hierbei Zeit oder Speicherplatz. Dies führt auf die Begriffe der Karp- (nach Richard M. Karp) und Cook-Reduktion (nach Stephen Cook).

Abgrenzungen

Konventionen

Reduktionen werden üblicherweise nur für Entscheidungsprobleme betrachtet, bei denen also gefragt wird, ob einem bestimmten Objekt eine besondere Eigenschaft zukommt oder nicht. Genauer genügt es sogar – durch eine geeignete Gödelisierung – ausschließlich Entscheidungsprobleme von Mengen natürlicher Zahlen zu betrachten. Das Ziel ist also stets, die charakteristische Funktion \chi einer Teilmenge von \mathbb {N} zu berechnen. Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass nun die Probleme mit den Teilmengen selbst identifiziert werden können. Es ist aber sehr leicht möglich, die folgenden Definitionen auch auf Optimierungs- und Suchprobleme zu übertragen.

Reduktionen in der Berechenbarkeitstheorie

Seien A, B \subseteq \N Mengen natürlicher Zahlen.

n \in A \Leftrightarrow f(n) \in B
gilt.
n \in A \Leftrightarrow \varphi(\chi_B(b_1);\cdots; \chi_B(b_k)) = 1
Dabei kann die Stelligkeit k von der Eingabe n abhängig sein.

Reduktion in der Komplexitätstheorie

Prinzipiell werden in der Komplexitätstheorie die gleichen Reduktionen wie in der Berechenbarkeitstheorie betrachtet, allerdings darf deren Berechnung nun nur eine (in der Größe der Eingabe) beschränkte Menge Speicher oder Rechenzeit benötigen.

Besonders häufig werden dabei die folgenden Typen betrachtet:

Sei \preceq eine der obigen Reduktionen, für eine natürliche Zahl n\in \mathbb {N} sei außerdem l(n) = \lfloor \log_2 n \rfloor + 1 die Länge der Eingabe n in Bits.

Es ist zu beachten, dass eventuelle Orakel-Anfragen nur einen einzelnen Rechenschritt benötigen bzw. die erhaltenen Antworten nur jeweils eine einzige Speicherzelle belegen. Für die verwendete O-Notation siehe auch: Landau-Symbole

Die polynomiell zeitbeschränkten Many-one-Reduktionen (\preceq_m^p) werden auch Karp-Reduktionen genannt und die polynomiell zeitbeschränkten Turing-Reduktionen (\preceq_T^p) heißen Cook-Reduktionen.

Beziehungen der verschiedenen Reduktionen

Für Mengen A;B \subseteq \N natürlicher Zahlen gilt:

A \preceq_1 B \Rightarrow A \preceq_m B \Rightarrow A \preceq_{tt} B \Rightarrow A \preceq_T B sowie A\preceq _{{tt}}B\Rightarrow A\preceq _{e}B

Jede dieser Implikationen ist strikt. Im Allgemeinen sind die aufzählbare Reduktion \preceq _{e} und die Turing-Reduktion \preceq _{T} unvergleichbar.

Die einzelnen Reduktionen unterscheiden sich im Wesentlichen darin, wie oft ein (hypothetischer) Algorithmus für B benutzt werden darf, um A zu entscheiden. Bei der Many-one-Reduktion wird nur für eine einzige Zahl – nämlich gerade f(n) – die Zugehörigkeit zu B geprüft, das Ergebnis muss anschließend ohne weitere Bearbeitung ausgegeben werden. Truth-table-Reduktionen erlauben endlich viele Anfragen der b_{i} und die anschließende Weiterverarbeitung der gewonnenen Informationen durch \varphi . Die Formel \varphi ist dabei in der Regel als Wahrheitswerttabelle gegeben, woher auch der Name der Reduktion stammt. Allerdings müssen alle Anfragen \chi_B(b_i) parallel zu einem einzigen Zeitpunkt während der Berechnung erfolgen. Bei der Turing-Reduktion schließlich dürfen beliebig viele Anfragen zu jedem Zeitpunkt der Berechnung gestellt werden, außerdem ist es möglich das weitere Vorgehen in Abhängigkeit von den erhaltenen Antworten zu verzweigen. Bei der aufzählbaren Reduktion dagegen wird überhaupt kein Algorithmus zur Entscheidung von B mehr vorausgesetzt, sondern lediglich eine (nicht notwendig berechenbare) Aufzählung der Menge.

Mit zunehmender Allgemeinheit nimmt jedoch die Trennschärfe der Reduktion ab, so kann zum Beispiel unter Turing-Reduktion nicht mehr zwischen einer Menge und ihrem Komplement unterschieden werden. Aus diesem Grund ist zum Beispiel nicht bekannt, ob die Komplexitätsklasse NP bezüglich Cook-Reduktion abgeschlossen ist.

Eigenschaften und Beispiele

\{2n\ |\ n \in \N \} \equiv_1 \{ 2n+1\ |\ n \in \N \}
Beide Reduktionen werden durch die Abbildung m \mapsto m+1 vermittelt.

Grade

Es sei \preceq eine der obigen Reduktionen, wie für alle Präordnungen ist durch

{\displaystyle A\equiv B\Leftrightarrow A\preceq B\land A\succeq B}

eine Äquivalenzrelation erklärt. Die Äquivalenzklassen werden dabei Grade genannt. Auf Grund der fehlenden Antisymmetrie enthalten sie meist mehr als eine Menge, üblicherweise abzählbar unendlich viele. Die Grade partitionieren \mathcal{P}(\N) und sind durch \preceq partiell geordnet. Am besten bekannt ist dabei die Struktur der Turinggrade, auch einfach T-Grade genannt, also die Grade bezüglich der Turing-Reduktion.

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Basierend auf einem Artikel in: Wikipedia.de
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Datum der letzten Änderung: Jena, den: 20.11. 2020