Publication

On the Power of Imperfect Information

2008
Reports

Résumé

We present a polynomial-time reduction from parity games with imperfect information to safety games with imperfect information. Similar reductions for games with perfect information typically increase the game size exponentially. Our construction avoids such a blow-up by using imperfect information to realise succinct counters which cover a range exponentially larger than their size. In particular, the reduction shows that the problem of solving imperfect-information games with safety conditions is EXPTIME-complete.

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2008
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Concepts associés (28)

Réduction polynomiale

Une réduction polynomiale est un outil d'informatique théorique, plus particulièrement de théorie de la complexité. C'est une classe particulière de réductions particulièrement importante, notamment pour le problème P = NP. Dans le cadre des langages formels pour les problèmes de décision, on dit qu'un langage est réductible en temps polynomial à un langage (noté ) s'il existe une fonction calculable en temps polynomial telle que pour tout , si et seulement si .

Réduction (complexité)

En calculabilité et en théorie de la complexité, une réduction est un algorithme transformant une instance d'un problème algorithmique en une ou plusieurs instances d'un autre problème. S'il existe une telle réduction d'un problème A à un problème B, on dit que le problème A se réduit au problème B. Dans ce cas, le problème B est plus difficile que le problème A, puisque l'on peut résoudre le problème A en appliquant la réduction puis un algorithme pour le problème B. On écrit alors A ≤ B.

Many-one reduction

In computability theory and computational complexity theory, a many-one reduction (also called mapping reduction) is a reduction which converts instances of one decision problem (whether an instance is in ) to another decision problem (whether an instance is in ) using an effective function. The reduced instance is in the language if and only if the initial instance is in its language . Thus if we can decide whether instances are in the language , we can decide whether instances are in its language by applying the reduction and solving .

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Noisy Gradient Descent in Machine Learning: generalization, games, and sampling

Randomized Rounding over Dynamic Programs

Minimum d-Transversals of Maximum-Weight Stable Sets in Trees