Ciro Continisio ha finanziato con successo il suo gioco UFHO2 tramite la crowd, Alessio Ricco invece ha lanciato il suo twinsmatcher senza fare ricorso al crowdfunding.
Obiettivo del workshop è focalizzare le differenze e i punti in comune tra i due approcci per evidenziare problematiche e cercare di arrivare a delle buone pratiche per rendere il finanziamento di un progetto gaming sostenibile a lungo termine.
Montaigne símbolo e referencial para uma geração novaAugusto Rodrigues
Trabalho escrito apresentado na IV Mostra Acadêmica da Faculdade Salesiana Dom Bosco.
Relaciona as perspectivas educativas do filósofo renancentista Michel de Montaigne e os recentes estudos das Novas Gerações no tempo da pós-modernidade
O documento fornece informações sobre unidades de medida de armazenamento digital. Apresenta as siglas e quantidades de dados associadas ao bite, byte, kilobyte, megabyte, gigabyte e terabyte. Também contém perguntas e respostas sobre conceitos básicos de informática.
O documento resume os principais eventos e estatísticas da Segunda Guerra Mundial, incluindo as principais nações envolvidas e número de vítimas, as condições da Alemanha após a Primeira Guerra e ascensão do partido nazista, detalhes sobre Hitler e o início do conflito com a invasão da Polônia.
Javier Miranda Ramos es un estudiante de mecánica automotriz en el instituto privado alemán AvanSys. Su visión es trabajar para una de las mejores empresas de mecánica reconocidas y eventualmente abrir su propio taller para enseñar a otros. Su misión es darle una buena vida a sus padres ya que es hijo único y mantener una familia. Sus valores principales son ser responsable, puntual, respetuoso, solidario y amable.
O documento descreve a Revolução dos Cravos de 25 de Abril de 1974 em Portugal, que pôs fim a quase 50 anos de regime ditatorial e instaurou a democracia no país. O cravo vermelho tornou-se o símbolo da revolução depois que soldados começaram a colocar as flores nos canos de suas armas. A revolução teve como objetivos democratizar, descolonizar e desenvolver Portugal.
Ciro Continisio ha finanziato con successo il suo gioco UFHO2 tramite la crowd, Alessio Ricco invece ha lanciato il suo twinsmatcher senza fare ricorso al crowdfunding.
Obiettivo del workshop è focalizzare le differenze e i punti in comune tra i due approcci per evidenziare problematiche e cercare di arrivare a delle buone pratiche per rendere il finanziamento di un progetto gaming sostenibile a lungo termine.
Montaigne símbolo e referencial para uma geração novaAugusto Rodrigues
Trabalho escrito apresentado na IV Mostra Acadêmica da Faculdade Salesiana Dom Bosco.
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O documento fornece informações sobre unidades de medida de armazenamento digital. Apresenta as siglas e quantidades de dados associadas ao bite, byte, kilobyte, megabyte, gigabyte e terabyte. Também contém perguntas e respostas sobre conceitos básicos de informática.
O documento resume os principais eventos e estatísticas da Segunda Guerra Mundial, incluindo as principais nações envolvidas e número de vítimas, as condições da Alemanha após a Primeira Guerra e ascensão do partido nazista, detalhes sobre Hitler e o início do conflito com a invasão da Polônia.
Javier Miranda Ramos es un estudiante de mecánica automotriz en el instituto privado alemán AvanSys. Su visión es trabajar para una de las mejores empresas de mecánica reconocidas y eventualmente abrir su propio taller para enseñar a otros. Su misión es darle una buena vida a sus padres ya que es hijo único y mantener una familia. Sus valores principales son ser responsable, puntual, respetuoso, solidario y amable.
O documento descreve a Revolução dos Cravos de 25 de Abril de 1974 em Portugal, que pôs fim a quase 50 anos de regime ditatorial e instaurou a democracia no país. O cravo vermelho tornou-se o símbolo da revolução depois que soldados começaram a colocar as flores nos canos de suas armas. A revolução teve como objetivos democratizar, descolonizar e desenvolver Portugal.
O documento fornece instruções básicas de segurança em laboratório, como usar equipamentos de proteção, nunca trabalhar sozinho e manter a higiene. Também lista alguns equipamentos comuns de laboratório como tubos de ensaio, balões e condensadores, e suas finalidades. Por fim, define reação química como uma transformação onde novas substâncias são formadas a partir de outras.
Más de 60 organizaciones peruanas participan en la 11 Expo RSEPerú 2021
La página web inforegion.pe proporciona información sobre la región de Perú. Ofrece datos sobre la ubicación, clima, población, economía y atracciones turísticas de las diferentes regiones del país. El sitio busca ser una fuente confiable de información general sobre cada una de las 25 regiones de Perú.
Este documento define la empatía como la habilidad para comprender las emociones de otra persona. Explica que la empatía tiende a disminuir en estudiantes de enfermería a medida que avanzan en sus estudios debido al estrés. También distingue la empatía de la simpatía, señalando que la empatía implica una comprensión profunda de la perspectiva del otro, mientras que la simpatía se centra más en encontrar algo positivo. Además, propone actividades como escuchar sin interrupciones para entrenar la empat
The document discusses concurrency and synchronization in distributed computing. It provides an overview of Petr Kuznetsov's research at Telecom ParisTech, which includes algorithms and models for distributed systems. Some key points discussed are:
- Concurrency is important due to multi-core processors and distributed systems being everywhere. However, synchronization between concurrent processes introduces challenges.
- Common synchronization problems include mutual exclusion, readers-writers problems, and producer-consumer problems. Tools for synchronization include semaphores, transactional memory, and non-blocking algorithms.
- Characterizing distributed computing models and determining what problems can be solved in a given model is an important area of research, with implications for distributed system design.
The document discusses weakly supervised learning from video and images using convolutional neural networks. It describes using scripts as weak supervision for learning actions from movies without explicit labeling. Methods are presented for jointly learning actors and actions from scripts, and for action learning with ordering constraints. The use of CNNs for object and action recognition in images is also summarized, including work on training CNNs using only image-level labels without bounding boxes.
This document discusses common C++ bugs and tools to find them. It describes various types of memory access bugs like buffer overflows on the stack, heap, and globals that can lead to crashes or security vulnerabilities. Threading bugs like data races, deadlocks, and race conditions on object destruction are also covered. Other undefined behaviors like initialization order issues, lack of sequence points, and integer overflows are explained. The document provides examples of each type of bug and emphasizes that undefined behavior does not guarantee a predictable result. It concludes with a quiz to find bugs in a code sample and links to additional reading materials.
AddressSanitizer, ThreadSanitizer, and MemorySanitizer are compiler-based tools that detect bugs like buffer overflows, data races, and uninitialized memory reads in C/C++ programs. AddressSanitizer instruments loads and stores to detect out-of-bounds memory accesses. ThreadSanitizer intercepts synchronization calls to detect data races between threads. MemorySanitizer tracks initialized and uninitialized memory using shadow memory to find uses of uninitialized values. The tools have found thousands of bugs with low overhead. Future work includes supporting more platforms and languages and detecting additional bug classes.
This document discusses common C++ bugs and tools to find them. It describes various types of memory access bugs like buffer overflows on the stack, heap, and globals that can lead to crashes or security vulnerabilities. Threading bugs like data races, deadlocks, and race conditions on object destruction are also covered. Other undefined behaviors like initialization order issues, lack of sequence points, and integer overflows are explained. The document provides examples of each type of bug and quizzes the reader to find bugs in a code sample. It recommends resources for further reading on debugging techniques and thread sanitizers that can detect races and data races.
This document provides examples and snippets of code for MapReduce, Pig, Hive, Spark, Shark, and Disco frameworks. It also includes two sections of references for related papers and Disco documentation. The examples demonstrate basic MapReduce jobs with drivers, mappers, and reducers in Java, Pig and Hive queries, Spark and Shark table operations, and a Disco MapReduce job.
2. Êðèïòîñèñòåìû ñ îòêðûòûì êëþ÷îì
. . . êîäèðóþùèå 1 áèò
Îïðåäåëåíèå
δ -êîððåêòíàÿ êðèïòîñèñòåìà ñ îòêðûòûì êëþ÷îì (δ -PKCS) ýòî
ïîëèíîìèàëüíûé ïî âðåìåíè àëãîðèòì G: r ed
(1n , g ) → ( , ),
(ïîðîæäàþùèé áóëåâû ñõåìû íàä¼æíîñòè n), ò.÷.
e: {0, 1}1+r (n) → {0, 1}c (n) ,
d: {0, 1}c (n) → {0, 1},
∀msg ∈ {0, 1} e g {d (e (msg, re )) = msg} ≥ δ .
Prr ,r
Îïðåäåëåíèå
δ -PKCS íàä¼æíà, åñëè ∀ ÂÏÌÒ A ∀k ∈ N ∃N ∀n N
Pr{A(e (msg, re ), 1 , e ) = msg} + k ,
n 1 1
2 n
ãäå G (1 , rg ) = (e , d ), à âåðîÿòíîñòü áåð¼òñÿ ïî ñëó÷àéíûì ÷èñëàì,
n
èñïîëüçóåìûì A, è ïî (ðàâíîìåðíî ðàñïðåäåë¼ííûì) rg , re è msg.
2 / 18
3. Êðèïòîñèñòåìû ñ îòêðûòûì êëþ÷îì
. . . êîäèðóþùèå 1 áèò
Îïðåäåëåíèå
δ -êîððåêòíàÿ êðèïòîñèñòåìà ñ îòêðûòûì êëþ÷îì (δ -PKCS) ýòî
ïîëèíîìèàëüíûé ïî âðåìåíè àëãîðèòì G: r ed
(1n , g ) → ( , ),
(ïîðîæäàþùèé áóëåâû ñõåìû íàä¼æíîñòè n), ò.÷.
e : (msg, re ) → code,
d : code → msg.
∀msg ∈ {0, 1} e g {d (e (msg, re )) = msg} ≥ δ .
Prr ,r
Îïðåäåëåíèå
δ -PKCS íàä¼æíà, åñëè ∀ ÂÏÌÒ A ∀k ∈ N ∃N ∀n N
Pr{A(e (msg, re ), 1 , e ) = msg} + k ,
n 1 1
2 n
ãäå G (1 , rg ) = (e , d ), à âåðîÿòíîñòü áåð¼òñÿ ïî ñëó÷àéíûì ÷èñëàì,
n
èñïîëüçóåìûì A, è ïî (ðàâíîìåðíî ðàñïðåäåë¼ííûì) rg , re è msg.
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4. Òðóäíûé áèò
Òðóäíî îáðàòèòü = òðóäíî óçíàòü âñå áèòû.
×òî, åñëè ïðîñòî óçíàòü ïåðâûé áèò? Âñå íå÷¼òíûå áèòû?
Îïðåäåëåíèå
B : {0, 1}n → {0, 1} òðóäíûé áèò (hardcore predicate) äëÿ f , åñëè
k A N ∀n N
∀ ∀ ∃ Pr{ A(f (x )) = B (x )} 2 + n1k ,
1
ãäå A âåðîÿòíîñòíûé ïîëèíîìèàëüíûé ïî âðåìåíè ïðîòèâíèê;
âåðîÿòíîñòü áåðåòñÿ ïî ñëó÷àéíûì áèòàì A è ïî x ∈ {0, 1}n .
Òåîðåìà (Ãîëäðåéõà-Ëåâèíà)
Åñëè f 1
f˜(x , r ) = (f (x ), r ) òîæå ÿâëÿåòñÿ owp
ÿâëÿåòñÿ owp (tdpf ) , òî
(tdpf ) è èìååò òðóäíûé áèò B (x , r ) = x , r = x r ⊕ x r ⊕ . . . .
1 1 2 2
1
p: permutation = èíúåêòèâíàÿ ôóíêöèÿ
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5. €ugƒ from tr—pdoor with h—rd™ore predi™—te
e (m, r ) = (e (s (r )), B (s (r )) ⊕ m),
Òåîðåìà
Åñëè G eds B
: . . . → ( , , ) tdpf, à åå òðóäíûé áèò, òî
G e d
: . . . → ( , ) íàäåæíàÿ êðèïòîñèñòåìà.
Äîêàçàòåëüñòâî.
Ïóñòü A G . Óãàäàåì B (s (r )) ïî e (s (r ))!
ëîìàåò
Áåðåì ñëó÷àéíóþ ñòðîêó b , è ïàðó (e (s (r )), b ) äàåì A
(ýòî êîä êàêîãî-òî ñîîáùåíèÿ!).
Åñëè åãî îòâåò m âåðåí, òî m ⊕ b èñêîìûé òðóäíûé áèò.
Îñòà¼òñÿ óáåäèòüñÿ, ÷òî âåðîÿòíîñòü êàê íàäî.
Ñëåäñòâèå
∃ tdpf ⇒∃ íàäåæíàÿ êðèïòîñèñòåìà (1-PKCS).
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6. Äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû ÃîëäðåéõàEËåâèíà
Ïåðâàÿ ïîïûòêà
B óãàäûâàåò òðóäíûé áèò ⇒ âçëîìàåì f :
˜
xi = x , r ⊕ x , r ⊕ ei
= B (x , r ) ⊕ B (x , r ⊕ ei )
= B (f (x ), r ) ⊕ B (f (x ), r ⊕ ei )
? ˜ ˜ ¯
(r ⊕ ei îçíà÷àåò, ÷òî ìû ïîìåíÿëè i -é áèò â r ).
¯
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7. Äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû ÃîëäðåéõàEËåâèíà
Ïåðâàÿ ïîïûòêà
B óãàäûâàåò òðóäíûé áèò ⇒ âçëîìàåì f :
˜
xi = x , r ⊕ x , r ⊕ ei
= B (x , r ) ⊕ B (x , r ⊕ ei )
= B (f (x ), r ) ⊕ B (f (x ), r ⊕ ei )
? ˜ ˜ ¯
B (. . .) íå âñåãäà B (. . .);
˜ ======
óñïåõ â âû÷èñëåíèè B (x , r ) è B (x , r ⊕ ei ) çàâèñèìûå ñîáûòèÿ!
¯
Ïîýòîìó B (f (x ), r ) íå âçëàìûâàåì
˜
ïåðåáèðàåì 2 çíà÷åíèÿ (äëÿ âñåõ i îòâåò îäèíàêîâ).
Óìåíüøàåì îøèáêó (n îøèáîê!) ∼
∼ ïîâòîðÿåì äëÿ ðàçíûõ r , ñëèøêîì ìíîãî ïåðåáèðàòü!
Ñêîíñòðóèðóåì ìíîãî ðàçíûõ r ñ èçâåñòíûìè îòâåòàìè.
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8. Äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû ÃîëäðåéõàEËåâèíà
Ïåðâàÿ ïîïûòêà
B óãàäûâàåò òðóäíûé áèò ⇒ âçëîìàåì f :
˜
xi = x , r ⊕ x , r ⊕ ei
= B (x , r ) ⊕ B (x , r ⊕ ei )
= B (f (x ), r ) ⊕ B (f (x ), r ⊕ ei )
? ˜ ˜ ¯
B (. . .) íå âñåãäà B (. . .);
˜ ======
óñïåõ â âû÷èñëåíèè B (x , r ) è B (x , r ⊕ ei ) çàâèñèìûå ñîáûòèÿ!
¯
Ïîýòîìó B (f (x ), r ) íå âçëàìûâàåì
˜
ïåðåáèðàåì 2 çíà÷åíèÿ (äëÿ âñåõ i îòâåò îäèíàêîâ).
Óìåíüøàåì îøèáêó (n îøèáîê!) ∼
∼ ïîâòîðÿåì äëÿ ðàçíûõ r , ñëèøêîì ìíîãî ïåðåáèðàòü!
Ñêîíñòðóèðóåì ìíîãî ðàçíûõ r ñ èçâåñòíûìè îòâåòàìè.
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9. Äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû ÃîëäðåéõàEËåâèíà
Small sample space
Áóäåì ïðîäåëûâàòü íå ñîâñåì íåçàâèñèìûå ýêñïåðèìåíòû:
ëîãàðèôìè÷åñêîå ÷èñëî íåçàâèñèìûõ ñëó÷àéíûõ ñòðîê rj;
ëîãàðèôìè÷åñêîå ÷èñëî îòâåòîâ B (x , r j ) ìîæíî ïåðåáðàòü;
βj =
èç íèõ ïîñòðîèì ìíîãî íå âïîëíå íåçàâèñèìûõ r
J
ñ óæå èçâåñòíûìè îòâåòàìè.
Äëÿ êàæäîãî íåïóñòîãî J ⊆ {1, . . . , } l
r J ⊕ j,
=
j ∈J
r
β J = ⊕ βj .
j ∈J
Ïîëîæèì l = (2k + 2) log n
2 (åñëè
1
2
+ n1k âåðîÿòíîñòü óñïåõà B ).
˜
Èòîãî,
xiJ Bfx r
= β J ⊕ ˜ ( ( ), J ⊕ ¯i ), e
xi
˜ = maj iJ . x
J
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10. Äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû ÃîëäðåéõàEËåâèíà
Ïîäñ÷¼ò âåðîÿòíîñòè
Ëåììà
Ïóñòü B ëîìàåò òðóäíûé áèò ñ âåðîÿòíîñòüþ +
˜ 1
2
. Ïóñòü
Sn = {x | Pr{B (f (x ), r ) = B (x , r )} ≥
˜ 1
2
+ 2 }.
Òîãäà |Sn | ≥ · 2n .
2
Ëåììà
rJ ðàâíîìåðíî ðàñïðåäåëåíû è ïîïàðíî íåçàâèñèìû.
Ðàññìîòðèì x x
ζiJ = { i = iJ }(∈ {0, 1}) óñïåõ (äà/íåò) äëÿ îäíîãî J.
Âñåãî èõ m = 2l − 1.
Ëåììà
Äëÿ äîñòàòî÷íî áîëüøèõ n Pr ζiJ ≤ m
2
21 .
n
J
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12. Ëåììà
r J ðàâíîìåðíî ðàñïðåäåëåíû è ïîïàðíî íåçàâèñèìû.
Äîêàçàòåëüñòâî.
Òî, ÷òî îíè ðàâíîìåðíî ðàñïðåäåëåíû, î÷åâèäíî. Åñëè K ⊆ J, òî
P{r J = t , r K = t } = P{r JK = t ⊕ t , r K = t } (JK = K =∅
)∩
ðàâíîìåðíî
P{r JK = t ⊕ t } · P{r K = t } P{r J = t } · P{r K = t }.
ðàñïðåäåëåíû!
=
Çíà÷èò, ìîæíî ñ÷èòàòü, ÷òî J K = ∅ è K J = ∅. Òîãäà
P{r J = t , r K = t } = P{r J = t , r K = t , r J∩K = t } =
t
P{r JK = t , r K J = t , r J∩K = t }=
t
ðàâí.
P{r JK = t }·P{r K J = t }· P{r J∩K = t }
ðàñïð.!
= P{r J = t }·P{r K = t }.
t
1
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13. Ëåììà
Äëÿ äîñòàòî÷íî áîëüøèõ n Pr J ζi ≤ 2 2n , ãäå
J m 1
ζiJ = {xi = xiJ } (∈ {0, 1}).
Äîêàçàòåëüñòâî.
Âåðîÿòíîñòü óñïåõà â îäíîì èñïûòàíèè ðàâíà 1 + 2 , åñëè x ∈ Sn
2
(íà Pr{x ∈ Sn } ïîòîì äîìíîæèì îíà ïîëèíîìèàëüíà).
Èñïûòàíèÿ ïîïàðíî íåçàâèñèìû, ïîýòîìó
1
E ζiJ = m 2 + 2 ⇒ m = E . . . − m
2 2
Ïðèìåíèì íåðàâåíñòâî ×åáûø¼âà (Pr {α Eα − δ} Dα ):
δ 2
Pr ζiJ E . . . −
m 4D ζiJ 4 4
J 2
m2 2
m 2
≤
n2
äëÿ äîñòàòî÷íî áîëüøèõ n (çäåñü èñïîëüçîâàíî, ÷òî áëàãîäàðÿ ïîïàðíîé
íåçàâèñèìîñòè D ζiJ = mDζiJ m).
10 / 18
15. Âû÷èñëåíèÿ ñ îðàêóëîì
Îðàêóë ÷¼ðíûé ÿùèê:
ñëó÷.áèòû
↓
âõîä −→ Îðàêóë −→ âûõîä
Ìàøèíà T • ñ îðàêóëîì T • ìîæåò îáðàùàòüñÿ ê îðàêóëó è
ïîëó÷àòü îòâåò çà 1 øàã. Ìîæíî ïîäñòàâëÿòü â T ðàçíûå îðàêóëû,
•
ïîëó÷àÿ âû÷èñëèòåëüíûå óñòðîéñòâà T
A, T B , . . .
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16. Âû÷èñëåíèÿ ñ îðàêóëîì
Îðàêóë ÷¼ðíûé ÿùèê:
ñëó÷.áèòû
↓
âõîä −→ Îðàêóë −→ âûõîä
Ìàøèíà T • ñ îðàêóëîì T • ìîæåò îáðàùàòüñÿ ê îðàêóëó è
ïîëó÷àòü îòâåò çà 1 øàã. Ìîæíî ïîäñòàâëÿòü â T ðàçíûå îðàêóëû,
•
ïîëó÷àÿ âû÷èñëèòåëüíûå óñòðîéñòâà T
A, T B , . . .
12 / 18
17. Âçëîìùèêè
Îïðåäåëåíèå
Ôóíêöèÿ f : {0, 1}∗ → {0, 1}∗ ñëàáî îäíîñòîðîííÿÿ ôóíêöèÿ, åñëè
f âû÷èñëèìà çà ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ íà ÄÏÌÒ
è k
∃ ∈ N ∀ ÂÏÌÒ A ∃ N ∀n N
Pr{ A(f (x ), 1n ) ∈ f − (f (x ))} 1− n1k ,
1
ãäå âåðîÿòíîñòü áåð¼òñÿ ïî ñëó÷àéíûì ÷èñëàì, èñïîëüçóåìûì A,
è ðàâíîìåðíîìó ðàñïðåäåëåíèþ ïî âõîäíûì ñòðîêàì x ∈ {0, 1}n .
Îïðåäåëåíèå
Îðàêóë A âçëàìûâàåò ôóíêöèþ f ñ âåðîÿòíîñòüþ q(n), åñëè äëÿ
áåñêîíå÷íîé ïîñëåäîâàòåëüíîñòè äëèí ni
Pr {A(f (x ), 1 ) ∈ f (f (x ))} ≥ q (ni ).
n − 1
|x |=n
i 13 / 18
18. Ñâåä¡íèÿ
å
Îïðåäåëåíèå
f g , åñëè ∃T • ∀kf ∃kg ∀ îðàêóëà A
A âçëàìûâàåò g ñ âåðîÿòíîñòüþ 1 − n1g
k ⇒
T A âçëàìûâàåò f ñ âåðîÿòíîñòüþ 1
n
1
− k .
f
Çäåñü T ïîëèíîìèàëüíûé âåðîÿòíîñòíûé àëãîðèòì, A èñïîëüçóåòñÿ
êàê âåðîÿòíîñòíûé îðàêóë (åãî ñëó÷àéíûå áèòû ó÷èòûâàþòñÿ ïðè
çàïóñêå T A).
Îïðåäåëåíèå
u óíèâåðñàëüíàÿ [îäíîñòîðîííÿÿ] ôóíêöèÿ, åñëè ∀f (ïîëèíîìèàëüíî
âû÷èñëèìàÿ, ÷åñòíàÿ) f u.
u ñàìàÿ òðóäíàÿ: ∃owf =⇒ u owf 14 / 18
19. Óíèâåðñàëüíàÿ ‘îäíîñòîðîííÿÿ“ ôóíêöèÿ
Êîíñòðóêöèÿ
Òåîðåìà
Ïóñòü u(M , x ) = (M , M (x )), ãäå M îïèñàíèå ìàøèíû, x âõîä äëÿ
ýòîé ìàøèíû, M (x ) âûõîä ìàøèíû íà âõîäå x , ïðè÷åì ìîäåëèðóåì
ìû â òå÷åíèå âðåìåíè |x | , à åñëè íå óñïåâàåì çàâåðøèòü ðàáîòó,
2
âûäàåì x . Òîãäà u óíèâåðñàëüíàÿ.
Óïðàæíåíèå
À êàêîå óòâåðæäåíèå âåðíî äëÿ ñèëüíîé owf?
15 / 18
20. Ëåììà
∀ ñëàáîé owf f ∃f˜, âû÷èñëèìàÿ çà âðåìÿ |x | , ò.÷. f
2
f˜.
Äîêàçàòåëüñòâî.
f˜(x x ) = f (x )x ,
1 2 1 2 ãäå x
n, |x | = m = m(n).
| 1| = 2
Ìû ìîæåì äîáèòüñÿ âðåìåíè ðàáîòû tf (n ) ≤ (m + n ) − m âûáîðîì
2
ïîäõîäÿùåãî ïîëèíîìà m (n ), ò.ê. tf (n ) òàêæå ïîëèíîì.
Âçëîì f :
íàì äàëè f (x ); 1
äîïèñûâàåì ê íåìó ñëó÷àéíóþ ñòðîêó x ; 2
ëîìàåì îðàêóëîì äëÿ f ;
˜
îòáðàñûâàåì ñóôôèêñ.
fëîìàåì ñ òîé æå âåðîÿòíîñòüþ, ÷òî è îðàêóë äëÿ f˜.
k
Âûáîðîì ˜ äîáèâàåìñÿ
1
1
nk
m + n )k
.
˜
(
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21. Äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû.
Ñâåä¼ì âçëîì f ∗, âû÷èñëÿåìîé ìàøèíîé M ∗ çà âðåìÿ n , ê âçëîìó u. 2
Äëÿ äîñòàòî÷íî äëèííûõ âõîäîâ u âû÷èñëÿåò ðåçóëüòàò èìåííî M íà
∗
äîëå âõîäîâ µ = 2|M ∗ ·1const| = const.
Åñëè ìû íå âçëàìûâàåì ëèøü äîëþ
1
nk îò âñåõ âõîäîâ u, òî äîëæíû
âçëàìûâàòü çíà÷èòåëüíóþ äîëþ âõîäîâ èç ñåêòîðà, ñîîòâåòñòâóþùåãî
ìàøèíå M ∗; èìåííî, ìû âçëàìûâàåì äîëþ µ − nk , ÷òî ñîñòàâëÿåò
1
1
1 −
n
µ k
(1)
ïî îòíîøåíèþ êî âñåì âõîäàì ìàøèíû M ∗ äëèíû n − |M ∗|. ßñíî, ÷òî
äëÿ ëþáîé òðåáóåìîé âåðîÿòíîñòè âçëîìà M ìû ìîæåì ïîäîáðàòü
∗
äîñòàòî÷íî áîëüøèå k è n , äëÿ êîòîðûõ (1) áóäåò áîëüøå èñêîìîé.
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