On the Complexity of Succinct Zero-Sum Games
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We study the complexity of solving succinct zero-sum games, i.e., the games whose payoff matrix M is given implicitly by a Boolean circuit C such that M(i,j) = C(i,j). We complement the known EXP-hardness of computing the exact value of a succinct zero-sum game by several results on approximating the value. (1) We prove that approximating the value of a succinct zero-sum game to within an additive error is complete for the class promise- $$S^{p}_{2}$$ , the “promise” version of $$S^{p}_{2}$$ . To the best of our knowledge, it is the first natural problem shown complete for this class. (2) We describe a ZPP NP algorithm for constructing approximately optimal strategies, and hence for approximating the value, of a given succinct zero-sum game. As a corollary, we obtain, in a uniform fashion, several complexity-theoretic results, e.g., a ZPP NP algorithm for learning circuits for SAT (Bshouty et al., JCSS, 1996) and a recent result by Cai (JCSS, 2007) that $$S^{p}_{2} \subseteq$$ ZPP NP . (3) We observe that approximating the value of a succinct zero-sum game to within a multiplicative factor is in PSPACE, and that it cannot be in promise- $$S^{p}_{2}$$ unless the polynomial-time hierarchy collapses. Thus, under a reasonable complexity-theoretic assumption, multiplicative-factor approximation of succinct zero-sum games is strictly harder than additive-error approximation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle