বহুবর্ষীয় পরিচয় পরীক্ষায় আমরা দুটি বহুপদী সমতা অনুধাবন করার জন্য একটি নির্জনবাদী অ্যালগরিদম চাই । পরিচিত দক্ষ র্যান্ডমাইজড অ্যালগরিদমগুলি ডেরানডমাইজিং এবং একটি দক্ষ ডিটারিস্টোনিক অ্যালগরিদম উত্পাদন একটি গুরুত্বপূর্ণ ওপেন সমস্যা। পিআইটি-তে সম্পূর্ণ সমস্যা আছে যাতে এই এক শ্রেণির বহুভৌজিকের জন্য সনাক্তকরণের পরীক্ষাটি ড্যারানডমাইজিং এই উন্মুক্ত সমস্যার সমাধান করে? যদি তা না হয় তবে এই সমস্যাটি সমাধান করা এবং ক্লাসগুলি যেখানে তারা উন্মুক্ত রয়েছে সেখানে কি বহুবর্ষের ক্লাস রয়েছে?
উত্তর:
[tl;dr] অনেক কিছু জানা যায়, এবং এটি একটি খুব সক্রিয় অঞ্চল! [/tl;dr]
ইনপুট পলিনোমিয়ালের প্রতিনিধিত্ব উল্লেখ করা গুরুত্বপূর্ণ, যেহেতু এগুলি সহগ বা ননজারো মনোমিয়ালের তালিকা হিসাবে দেওয়া হয়, সমস্যাটি তুচ্ছ। সুতরাং একটি সাধারণত বহিরাগতকে গণিত সার্কিট (ওরফে স্ট্রেট-লাইন প্রোগ্রাম) হিসাবে দেওয়া অনুমান করে । এবং সাধারণ ক্ষেত্রে প্রকৃতপক্ষে কোনও প্রদত্ত বহুপদী শূন্যের বহুপদী কিনা তা পরীক্ষা করে দেখা যায়।
দুটি প্রধান সেটিংস রয়েছে যা অধ্যয়ন করা হয়েছে: হোয়াইটবক্স কেস যার মধ্যে একটিতে পাটিগণিত সার্কিট রয়েছে এবং এটি পরিদর্শন করতে পারে এবং ব্ল্যাকবক্সের ক্ষেত্রে যেটি সার্কিট সম্পর্কে কিছু জিনিস জানে (আকার, আনুষ্ঠানিক ডিগ্রি, ...) তবে তা পারে না এটি পরিদর্শন করুন, কেবলমাত্র কিছু মানকে মূল্যায়ন করুন।
গবেষণা করা সার্কিটগুলির উপর কয়েকটি বিধিনিষেধ এখানে রয়েছে:
নিতিন সাক্সেনার এই সমীক্ষা এই ফলাফলগুলির জন্য একটি ভাল উত্স। যদিও লক্ষ করুন যে এটি ইতিমধ্যে এক বছরেরও বেশি পুরানো (!), এবং এটি একটি খুব সক্রিয় অঞ্চল। সুতরাং সর্বাধিক সাম্প্রতিক ফলাফল কভার করা হয় না।
অবশেষে, পিআইটি এর ডেরানডমাইজেশন এবং অন্যান্য সমস্যার ডেরেন্ডোমাইজেশনের মধ্যে লিঙ্ক রয়েছে: