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/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / sci / crypt / 5153 < prev    next >
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Text File  |  1992-11-21  |  3.6 KB  |  70 lines

  1. Newsgroups: sci.crypt
  2. Path: sparky!uunet!paladin.american.edu!europa.asd.contel.com!darwin.sura.net!udel!rochester!cantaloupe.srv.cs.cmu.edu!TINMAN.OZ.CS.CMU.EDU!jmount
  3. From: jmount+@CS.CMU.EDU (John Mount)
  4. Subject: Re: Cryptography and P=NP
  5. Message-ID: <By2v5F.DCM.2@cs.cmu.edu>
  6. Sender: news@cs.cmu.edu (Usenet News System)
  7. Nntp-Posting-Host: tinman.oz.cs.cmu.edu
  8. Organization: Carnegie Mellon University
  9. References: <1992Nov15.110945.19939@ringer.cs.utsa.edu> <1992Nov18.193900.20199@rchland.ibm.com> <BxzD1t.3xA.2@cs.cmu.edu> <722273103@pike.cs.duke.edu>
  10. Distribution: inet
  11. Date: Sat, 21 Nov 1992 17:56:03 GMT
  12. Lines: 56
  13.  
  14. In article <722273103@pike.cs.duke.edu>, srt@duke.cs.duke.edu (Stephen R. Tate) writes:
  15. >In article <BxzD1t.3xA.2@cs.cmu.edu> sgall+@CS.CMU.EDU (Jiri Sgall) writes:
  16. >>So if you know that P=NP, you also have a polynomial algorithm for SAT that 
  17. >>either answers NO or gives you an satisfying assignment. You can do the same 
  18. >>for anything in NP.
  19. >
  20. >No, this is not true.   There are two *different* problems here:  knowing
  21. >that P=NP, and having an algorithm for SAT (or any previously proved 
  22. >NP-complete problem, for that matter).   Don't forget the perfectly valid 
  23. >possibility that someone comes up with a non-constructive proof of P=NP --- 
  24. >this would be amazingly frustrating though.  Imagine knowing that P=NP, so you
  25. >know that polynomial time algorithms exist for all problems in NP,
  26. >but you don't know a polynomial time algorithm for any problem previously
  27. >shown to be NP-complete!  I think that's what the original poster probably
  28. >meant.
  29.  
  30. No- you are wrong.  Here is, roughly what Jiri was saying.
  31.  
  32. Assume an enumeration of all Turing machines.  Suppose we want to
  33. solve SAT.  Let ALG be the Turing machine that simulates one step of
  34. machine i every 2^i steps (so it runs machine 1 every other step, 2
  35. every 4th , 4 every 8th).  If a machine being simulated ever halts ALG
  36. checks if the output on the simulated tape is a satisfying assignment
  37. for ALG's input formula- if so it halts in the accepting state.
  38.  
  39. Jiri's claim is that if P=NP then ALG accepts every satisfiable
  40. formula in time polynomial in the input size (though it will not halt
  41. on unsatisfiable formulae).
  42.  
  43. Why is this true?  Because if P=NP then by definition is a polynomial
  44. p and a Turing machine j such that for every SAT formula x, j accepts
  45. within x in time p(|x|) iff x is satisfiable (|x| = size of x in
  46. bits).  (Even though the proof that P=NP may be nonconstructive and
  47. not give an algorithm or even the polynomial p.)  In fact by the self
  48. reducibility of problems in NP there must be a machine j' and a
  49. polynomial p' such that for every SAT formula x, j' always halts
  50. within time p'(|x|) and leaves a satisfying assignment on it's tape if
  51. the formula was satisfiable.  Then it is not hard to see that ALG
  52. accepts every satisfiable boolean formula in <= 2^j' p'(|x|) |x|
  53. simulation steps.  (it is sufficient for the machine to run algorithm
  54. j' for p'(|x|) steps- but it only runs alg j' once every 2^j' steps of
  55. overall simulation- and may have to check an output from other
  56. simulated Turing machines every step).  Now all this is true even if
  57. you don't know j,j' or even p or p'!  Thus if P=NP the ALG is a Ptime
  58. acceptor of satisfiable boolean formula- but you won't know why or how
  59. long it is going to take.
  60.  
  61. The main weakness is the ALG can not deal with unsatisfiable assignment 
  62. (because you can not tell if it has run too long unless you know both
  63. j and p).
  64.  
  65. -- 
  66. --- It is kind of strange being in CS theory, given computers really do exist.
  67. John Mount: jmount+@cs.cmu.edu               (412)268-6247
  68. School of Computer Science, Carnegie Mellon University, 
  69. 5000 Forbes Ave., Pittsburgh PA 15213-3891
  70.