Publication

Monotone Circuit Complexity of Matching

2026

Résumé

We show that the perfect matching function on $n$ -vertex graphs requires monotone circuits of size $\smash{2^{n^{Ω(1)}}}$ . This improves on the $n^{Ω(\log n)}$ lower bound of Razborov (1985). Our proof uses the standard approximation method together with a new sunflower lemma for matchings.

Source officielle

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

2026

Résumé

Source officielle

Concepts associés (21)

NP-intermédiaire

En théorie de la complexité, un problème NP-intermédiaire est un problème dans NP, qui n'est ni NP-complet et ni dans P. La classe des problèmes NP-intermédiaires se note NPI. Richard Emil Ladner a démontré en 1975, que sous l'hypothèse que P ≠ NP, NPI est non vide, c'est le théorème de Ladner. Pour prouver ce théorème, Ladner a construit un problème artificiel sans application pratique. On ne sait pas si des problèmes naturels dans NPI existent, mais il existe un grand nombre de problèmes dont on ne sait pas dans quelle classe ils se trouvent.

Théorie de la complexité (informatique théorique)

vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.

Couplage (théorie des graphes)

En théorie des graphes, un couplage ou appariement (en anglais matching) d'un graphe est un ensemble d'arêtes de ce graphe qui n'ont pas de sommets en commun. Soit un graphe simple non orienté G = (S, A) (où S est l'ensemble des sommets et A l'ensemble des arêtes, qui sont certaines paires de sommets), un couplage M est un ensemble d'arêtes deux à deux non adjacentes. C'est-à-dire que M est une partie de l'ensemble A des arêtes telle que Un couplage maximum est un couplage contenant le plus grand nombre possible d'arêtes.

Afficher plus