संचार जटिलता

सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान में, संचार जटिलता एक समस्या को हल करने के लिए आवश्यक संचार की मात्रा का अध्ययन करती है जब समस्या के निवेश को दो या दो से अधिक पक्षों के बीच संगणना वितरित किया जाता है। संचार जटिलता का अध्ययन पहली बार 1979 में एंड्रयू याओ द्वारा प्रस्तुत किया गया था, जब कई मशीनों के बीच गणना की समस्या का अध्ययन किया गया था।^[1] समस्या को सामान्यतः निम्नानुसार कहा जाता है: दो पक्ष (परंपरागत रूप से ऐलिस और बॉब कहलाते हैं) प्रत्येक को एक (संभावित रूप से भिन्न) $n$ - अंश स्ट्रिंग $x$ और $y$ प्राप्त होता है। लक्ष्य ऐलिस के लिए एक निश्चित फलन $f(x,y)$ के मान की गणना करना है, जो $x$ और $y$ दोनों पर निर्भर करते है, उनके बीच संचार की कम से कम मात्रा के साथ है।

जबकि ऐलिस और बॉब हमेशा ऐलिस को अपनी पूरी $n$ बिट स्ट्रिंग भेजकर सफल हो सकते हैं (जो तब फलन (गणित) $f$ की गणना करता है)), यहाँ विचार $n$ बिट्स से कम संचार के साथ $f$ की गणना करने के चतुर विधि खोजने का है। ध्यान दें कि, संगणनात्मक जटिलता सिद्धांत के विपरीत, संचार जटिलता ऐलिस या बॉब द्वारा निष्पादित संगणनात्मक जटिलता या उपयोग की जाने वाली मेमोरी के आकार से संबंधित नहीं है, क्योंकि हम सामान्यतः ऐलिस या बॉब की संगणनात्मक शक्ति के विषय में कुछ भी नहीं मानते हैं।

दो पक्षों के साथ यह सार समस्या (जिसे दो-पक्षीय संचार जटिलता कहा जाता है), और बहुपक्षीय संचार जटिलता के साथ इसका सामान्य रूप, कई संदर्भों में प्रासंगिक है। वीएलएसआई परिपथ डिजाइन में, उदाहरण के लिए, वितरित संगणना के समय विभिन्न घटकों के बीच पारित विद्युत संकेतों की मात्रा को कम करके उपयोग की जाने वाली ऊर्जा को कम करना चाहता है। समस्या डेटा संरचनाओं के अध्ययन और कंप्यूटर नेटवर्क के अनुकूलन में भी प्रासंगिक है। क्षेत्र के सर्वेक्षणों के लिए, राव & येहुदयॉफ़ (2020) और कुशीलेविट्ज़ & निसान (2006) की पाठ्यपुस्तकें देखें।

विधिवत परिभाषा

आइए $f:X\times Y\rightarrow Z$ जहां हम विशिष्ट स्थिति में मानते हैं कि $X=Y=\{0,1\}^{n}$ और $Z=\{0,1\}$ । ऐलिसके निकट $n$ -बिट स्ट्रिंग $x\in X$ है जबकि बॉब के निकट $n$ -बिट स्ट्रिंग $y\in Y$ है। एक समय में एक दूसरे से संचार करके (कुछ संचार प्रोटोकॉल को अपनाते हुए जो पहले से सहमत हैं), ऐलिस और बॉब $f(x,y)$ के मान की गणना करना चाहते हैं जैसे कि कम से कम पक्ष संचार के अंत में मान जानता है। इस बिंदु पर उत्तर को वापस संप्रेषित किया जा सकता है ताकि अतिरिक्त बिट के मान पर दोनों पक्षों को उत्तर पता चल सके। कंप्यूटिंग $f$ की इस संचार समस्या का सबसे निकृष्‍ट स्थिति संचार जटिलता, जिसे $D(f)$ के रूप में दर्शाया गया है, को तब परिभाषित किया गया है

D(f)=

सबसे निकृष्‍ट स्थिति में ऐलिस और बॉब के बीच न्यूनतम बिट्स का आदान-प्रदान।

जैसा कि ऊपर देखा गया है, किसी भी फलन $f:\{0,1\}^{n}\times \{0,1\}^{n}\rightarrow \{0,1\}$ के लिए, अपने निकट $D(f)\leq n$ है। उपरोक्त परिभाषा का उपयोग करते हुए, फलन $f$ को आव्यूह $A$ (निवेश आव्यूह या संचार आव्यूह कहा जाता है) के रूप में सोचना उपयोगी होते है, जहां पंक्तियों को $x\in X$ और स्तंभों को $y\in Y$ द्वारा अनुक्रमित किया जाता है। आव्यूह की प्रविष्टियाँ $A_{x,y}=f(x,y)$ हैं। प्रारंभ में ऐलिस और बॉब दोनों के निकट संपूर्ण आव्यूह $A$ की एक प्रति है (यह मानते हुए कि फलन $f$ दोनों पक्षों को ज्ञात है)। फिर, फलन मान की गणना करने की समस्या को संबंधित आव्यूह प्रविष्टि पर शून्यीकरण-में के रूप में दोहराया जा सकता है। इस समस्या को हल किया जा सकता है यदि ऐलिस या बॉब $x$ और $y$ दोनों को जानते हैं। संचार की प्रारम्भ में, निवेश पर फलन के मान के लिए विकल्पों की संख्या आव्यूह का आकार, अर्थात $2^{2n}$ है। फिर, जब और जब प्रत्येक पक्ष दूसरे से थोड़ा संवाद करता है, तो उत्तर के लिए विकल्पों की संख्या कम हो जाती है क्योंकि यह पंक्तियों/स्तंभों के एक समुच्चय को समाप्त कर देते है जिसके परिणामस्वरूप $A$ का उपआव्यूह होता है।

अधिक विधिवत रूप से, एक समुच्चय $R\subseteq X\times Y$ को एक (सांयोगिक) आयत कहा जाता है यदि जब भी $(x_{1},y_{1})\in R$ और $(x_{2},y_{2})\in R$ तब $(x_{1},y_{2})\in R$ हो। समान रूप से, $R$ एक संयोजी आयत है यदि इसे कुछ $M\subseteq X$ और $N\subseteq Y$ के लिए $R=M\times N$ के रूप में व्यक्त किया जा सकता है। उस स्थिति पर विचार करें जब पक्षों के बीच $k$ बिट्स का पहले ही आदान-प्रदान हो चुका है। अब, विशेष के लिए $h\in \{0,1\}^{k}$ , आइए आव्यूह को परिभाषित करें