Аннотация:
Теория сложности пытается ответить на вопросы о минимальном количестве
ресурсов необходимых на решение алгоритмической задачи. В классическом
варианте ответ на такой вопрос представляется в виде отнесение задачи
к какому-то сложностному классу, например к классу P — задачам решаемым за полиномиальное время. При этом решается задача за $n^2$ или
за $n^{100}$ уже неважно. В последние годы активно развивается другой
подход известный как теория высокоточных оценок, где сложность решение
задач пытаются измерить наоборот максимально точно. Поскольку у нас
пока нет примеров безусловных оценок на сложность задач, эта теория
оперерует нижними оценками в предположении различных гипотез. В этом
докладе мы поговорим о том как такие оценки доказываются в
предположении Strong exponential time hypothesis и почему для каких-то
задач такие нижние оценки будут иметь невероятно сильные последствия
для других областей теории сложности. Доклад будет состоять из
обзорной части и краткого разговора о нашей последней статье
“Polynomial formulations as a barrier for reduction-based hardness
proofs”.