সংজ্ঞাগুলি রিফ্রেশ করা যাক।
পিএসপিএসিই হ'ল সমস্যাগুলির শ্রেণি যা একটি বহিরাগত স্থান সীমানা সহ একটি ডিস্ট্রিমেন্টিক টিউরিং মেশিনে সমাধান করা যায়: এটি হ'ল এই জাতীয় প্রতিটি সমস্যার জন্য একটি মেশিন রয়েছে যা বেশিরভাগ টেপ সেল ব্যবহার করে সমস্যাটি স্থির করে যখন এর ইনপুটটির দৈর্ঘ্য হয় এন , কিছু বহুবচন পি ।p(n)np
এক্সপি হ'ল সমস্যাগুলির শ্রেণি যা নির্ধারিত সময়সীমার সাথে একটি নির্ধারক টিউরিং মেশিনে সমাধান করা যায়: এই জাতীয় প্রতিটি সমস্যার জন্য একটি মেশিন রয়েছে যা সর্বোচ্চ 2 পি ব্যবহার করে সমস্যাটি স্থির করে (তার ইনপুটটির দৈর্ঘ্যn থাকেযখন এন ) পদক্ষেপ for কিছু বহুবচন পি।2p(n)np
প্রথমত, আমাদের বলা উচিত যে এই দুটি শ্রেণি সমান হতে পারে। এগুলি পৃথক হওয়ার সম্ভাবনা বেশি বলে মনে হয় তবে ক্লাসগুলি মাঝে মাঝে একই হয়: উদাহরণস্বরূপ, ২০০৪ সালে রিংল্ড প্রমাণ করেছেন যে প্রতিসম লগস্পেসটি সাধারণ লগস্পেসের সমান; 1987 সালে, ইম্মারম্যান এবং স্লেলেপসেসিনি স্বাধীনভাবে প্রমাণ করলেন যে এন.এল.=সহ-এনএল (এবং বাস্তবে, এনএসপিএসিই [ )f(n)=সহ-এনএসপিএসি [ ] যেf(n) কোনও ) এর জন্য।f(n)≥logn
তবে, এই মুহুর্তে, বেশিরভাগ লোকেরা বিশ্বাস করে যে পিএসপিএসিই এবং এক্সপি আলাদা। কেন? আসুন দেখে নেওয়া যাক আমরা দুটি জটিল শ্রেণিতে কী করতে পারি। পিএসপিএসি-তে একটি সমস্যা বিবেচনা করুন । দৈর্ঘ্য n এর ইনপুট সমাধানের জন্য আমাদের টেপ সেলগুলি ব্যবহার করার অনুমতি দেওয়া হয়েছে তবে এটি এক্সপির সাথে তুলনা করা শক্ত , যা একটি সময়সীমা দ্বারা নির্দিষ্ট করা হয় specifiedp(n)n
PSPACE সমস্যার জন্য আমরা কত সময় ব্যবহার করতে পারি ? যদি আমরা কেবল টেপ কক্ষে লিখি তবে সেখানে 2 পি ( এন ) বিভিন্ন স্ট্রিং রয়েছে যা টেপে উপস্থিত হতে পারে, বাইনারি বর্ণমালা ধরে। টেপ মাথাটি কোনও কোনও পি ( এন ) বিভিন্ন জায়গায় থাকতে পারে এবং ট্যুরিং মেশিনটি কে-এর একটিতে থাকতে পারেp(n)2p(n)p(n)k বিভিন্ন রাজ্যে । সুতরাং কনফিগারেশনের মোট সংখ্যা T(n)=kp(n)2p(n)। পায়রাহোলের নীতি অনুসারে, আমরা পদক্ষেপের জন্য চালিয়ে গেলে , আমাদের অবশ্যই দুটি বার একটি কনফিগারেশন দেখতে হবে তবে, যেহেতু মেশিনটি হ'ল ডিস্ট্রিমেন্টিক, এর অর্থ এটি প্রায় লুপ হয়ে যায় এবং একই কনফিগারেশনটি প্রায়শই ঘুরে দেখা যায়, অর্থাৎ এটি জিতেছে ' টি বন্ধ। যেহেতু PSPACE এ থাকার সংজ্ঞাটির অংশটি হ'ল আপনাকে সমস্যাটি স্থির করতে হবে , যে কোনও মেশিন যে সমাপ্ত হয় না তা PSPACE সমস্যার সমাধান করে না । অন্য কথায়, পিএসপিএসিই হচ্ছে এমন সমস্যাগুলির শ্রেণি যা বেশিরভাগ পি ( এন ) স্পেস এবং সর্বাধিক কে ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত গ্রহণযোগ্যT(n)+1p(n) সময়, যা সর্বাধিক 2 কিউ ( এন ) হয়kp(n)2p(n)2q(n) কিছু বহুবচন জন্য । সুতরাং আমরা যে PSPACE দেখিয়েছিq⊆EXP ।
এবং একটি এক্সপি সমস্যার জন্য আমরা কতটা জায়গা ব্যবহার করতে পারি ? ঠিক আছে, আমাদের পদক্ষেপের অনুমতি দেওয়া হয়েছে এবং টুরিং মেশিনের প্রধান প্রতিটি পদক্ষেপে কেবল একটি অবস্থান সরিয়ে নিতে পারে। যেহেতু মাথাটি 2 পি ( এন ) এর বেশি অবস্থানগুলিতে স্থানান্তর করতে পারে না , তাই আমরা কেবলমাত্র সেই বহু টেপ সেল ব্যবহার করতে পারি।2পি ( এন )2পি ( এন )
পার্থক্যটি হ'ল: যদিও পিএসপিএসিই এবং এক্সপি উভয়ই তাত্পর্যপূর্ণ সময়ে সমাধান করা যেতে পারে এমন সমস্যা, তবে পিএসপিএসিই বহুপক্ষীয় স্থান ব্যবহারের মধ্যে সীমাবদ্ধ, অন্যদিকে এক্সপি ক্ষতিকারক স্থান ব্যবহার করতে পারে। এটি ইতিমধ্যে পরামর্শ দিয়েছে যে এক্সপিকে আরও শক্তিশালী হওয়া উচিত। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনি গ্রাফগুলি সম্পর্কে কোনও সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করছেন। ইন PSPACE , আপনি ছেদচিহ্ন প্রতিটি উপসেট তাকান পারেন (এটি শুধুমাত্র লাগে বিট নিচে একটি উপসেট লিখতে)। আপনি প্রতিটি উপসেটে গণনা করার জন্য কিছু কার্যকারী স্থান ব্যবহার করতে পারেন তবে একবার কোনও সাবসেটের কাজ শেষ করার পরে আপনাকে অবশ্যই সেই কার্যকারী স্থানটি মুছে ফেলতে হবে এবং পরবর্তী সাবসেটের জন্য এটি পুনরায় ব্যবহার করতে হবে। ইন EXPএনঅন্যদিকে, আপনি কেবলমাত্র প্রতিটি উপসেটের দিকে নজর রাখতে পারবেন না তবে আপনার নিজের কাজের জায়গাটি পুনরায় ব্যবহার করার দরকার নেই, যাতে আপনি স্বতন্ত্রভাবে প্রতিটি সম্পর্কে কী শিখলেন তা মনে রাখতে পারেন। এটি আরও শক্তিশালী হওয়া উচিত বলে মনে হয়।
সেগুলি কেন আলাদা হওয়া উচিত তার জন্য আরও একটি স্বজ্ঞাততা হ'ল সময় এবং স্থানের শ্রেণিবিন্যাসের উপপাদাগুলি আমাদেরকে বলে যে একটি সামান্য বিট আরও স্থান বা সময়কে অনুমতি দেওয়ার ফলে আপনি কী গণনা করতে পারবেন তা বাড়িয়ে তোলে। শ্রেণিবিন্যাসের উপপাদাগুলি কেবল আপনাকে পছন্দগুলির মতো তুলনা করতে দেয় (উদাহরণস্বরূপ, তারা পিএসপিএসিই দেখায়⊊এক্সপেস এবং পি⊊এক্সপ ) যাতে তারা সরাসরি PSPACE বনাম এক্সপিতে প্রয়োগ করে না তবে তারা আমাদের একটি দৃ int ় স্বীকৃতি দেয় যা আরও সংস্থান হিসাবে বোঝায় যে আরও সমস্যা সমাধানযোগ্য।