一台无意识的图灵机是如何工作的?

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我正在阅读《计算复杂性:现代方法》这本书,但我无法理解“遗忘图灵机”。
“遗忘图灵机”是这样一种图灵机,其头部的运动完全由“输入长度”决定。也就是说,该图灵机对其输入内容毫不知情。到目前为止都很好理解。
但其中一个练习要求证明以下定理:
If a language L is decidable in time T(n) 
then there exists an oblivious TM that decides L in time O(T(n)^2). 

很明显,被遗忘的 TM 不能在原始输入 L 上操作,而是在某个编码版本上操作。也就是说,定理的要点是将一个比特串编码为一个整数(即遗忘的 TM 的输入长度)。但是,如果想将可能的 L 输入集(比特串)编码为一个整数,由于长度为 n 的比特串有 2^n 个,很快就会遇到非常大的数字。
我是否正确理解了这个问题?如何证明这个定理?

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这份作业分配中提供的提示和方法应该会让你朝着正确的方向开始:http://users-cs.au.dk/arnsfelt/CT08/homework/homework1.pdf - Pieter Geerkens
不确定你对忘却图灵机的理解是否正确。据我所知,它只是独立于输入移动头部,但它会读取输入并根据其更改状态,因此与编码无关。不确定它如何帮助证明定理。 - kan
这种理解是错误的:“很明显,遗忘TM不能在L的原始输入上操作,而应该在某个编码版本上进行。” 遗忘TM或任何等效的TM应该在完全相同的输入上操作。 - John Jiang
1个回答

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我建议你阅读这篇论文。这是一篇非常有趣和精彩的论文,将为你提供一个时间下界的证明。 (我认为你应该能够把它搞成O(N ^ 2),或者你可以得出结论,O(N * log(N))在技术上是O(N ^ 2),但直接遵循这个证明可能会让你的教授不满意。我想他打算让你用不同的方法来解决它。)

编辑:

原始论文链接已失效。这里是另一个公开发布的链接。

http://www-dev.ccs.neu.edu/home/viola/classes/papers/PippengerF-Oblivious.pdf

“复杂度度量之间的关系”(作者Michael J. Fischer和Nicholas Pippenger,1979年)

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可以查看英文原文,
原文链接