在大数据制度中,计算机系统和算法必须处理大量数据,使许多传统的精确算法太昂贵了。为了解决此问题,研究人员已经开发了近似算法,这些算法可以在运行时和数据结构的渐近改进方面进行一些准确性,这些精度可以有效地存储并回答有关数据集的多个查询。这自然会导致这个问题,多年来近似算法和数据结构如何改善?在这里,我们提供了一些有关此问题的见解,研究了算法和数据结构的趋势,速度和准确性之间的权衡或特定数据结构操作的运行时间之间的权衡以及特定的感兴趣问题。我们的分析基于大约300个近似算法和大约250个数据结构的数据集。对于这两个领域,我们都发现,即使到今天,研究仍然相当活跃,即使数据结构的显着或渐近增长在下降缓慢。改进也是相当异质的 - 有些问题看到了很多工作和改进,而另一些则没有看到太大的进步。此外,具有精确和近似算法的问题,约为1
我们给出了一种量子最大切割的近似算法,该算法通过将半明确程序(SDP)松弛到纠缠量子状态来起作用。SDP用于选择变异量子电路的参数。然后将纠缠状态表示为应用于产品状态的量子电路。它达到0的近似值。582在无三角形图上。Anshu,Gosset,Morenz [AGM20]和Parekh,Thompson [PT21A]的先前最佳算法的近似值为0。531和0。分别为533。此外,我们研究了EPR Hamiltonian,其术语为EPR状态而不是单线状态。(EPR是Einstein,Podolsky和Rosen的缩写。)我们认为这是一个自然的中间问题,它隔离了当地哈密顿问题的一些关键量子特征。对于EPR Hamiltonian,我们给出了一个近似值比1 /√< / div>的近似算法
4。弱多项式算法。重新审视了Rolnick andSoberón[26]的想法,我们使用算法来求解Lp s。由此产生的运行时间是弱的多种方案(取决于输入中数字的相对大小),或者取决于LP求解器,或者是超多项式。特别是,上述的随机,强烈多项式算法可以转换为建设性算法,这些算法在其分区中的每个集合上计算tverberg点的凸组合。在计算了t -deppth≥n/ o的近似tverberg点(d 2 log d)之后,我们可以将它们送入Miller和Sheehy的算法的缓冲版本中,以计算深度≥≥(1 - δ)N/ 2(D + 1)2的Tverberg点。这需要d o(log log(d/δ))o w(n 5/2)时间,其中o w隐藏了涉及数字大小的polyrogarithmic项,请参见备注21。
b'in最近的地标结果[Ji等。,arxiv:2001.04383(2020)],显示在允许玩家共享无限维度的量子状态时,近似两人游戏的值是不可决定的。在本文中,我们研究了量子系统的尺寸在t界定时,两人游戏的计算复杂性。更具体地说,我们给出一个半尺寸的尺寸的程序,以实验12(log 2(at) + log(q)log(at)) /\ xcf \ xb5 2来计算附加\ xcf \ xb5-关于具有T \ xc3 \ x97 t -dimum量的两次播放游戏的值的附加值,近似值,该量的量游戏分别。对于固定尺寸t,这在Q中以Q和准多态的多项式缩放在A中,从而改善了先前已知的近似算法,其中最差的运行时保证最充其量是Q和A中的指数。为了证明,我们与量子可分离性问题建立了联系,并采用了改进的多部分量子finetti定理,并具有线性约束,我们通过量子熵不等式得出。
我们研究了具有成本限制的无关机器上的负载平衡问题的广义版本:给定一组M机器(某些类型)和一组n个工作,在机器上处理的每个作业j都需要P i,j时间单位,并造成成本ci,j,j,j,j,j,j,and j,该目标是为一项工作的工作时间,该工作时间是有序的,这些工作是有序的,该工具是有序的。优化了机器完成时间的矢量的某些客观函数,但要受到以下限制,即按时间表总成本必须在给定的预算范围内b。是由文献的最新结果激发的,我们的重点是机器类型数量是固定常数的情况,我们为研究问题开发了双标准近似方案。我们的结果在某些特殊情况下概括了几个已知结果,例如带有相同机器的情况,或具有恒定数量具有成本限制的机器的情况。构建了Jansen和Maack [15]最近提出的优雅技术,我们构建了一种更通用的方法,该方法可用于将近似方案推导到具有约束条件的更广泛的负载平衡问题上。