Centro Interdipartimentale di Logica e Applicazioni Dicembre 2003

1. Centro Interdipartimentale di Logica e ApplicazioniDicembre 2003 Linguaggi per la descrizione di classi di complessità computazionale (orologi, smash, punto e virgola, circoli) che catturano

2. classi di complessità computazionale modelli di calcolo (macchina di Turing) +limiti espliciti sulle risorse temporali o spaziali. • possiamo descrivere le classi con linguaggi, piuttosto che con modelli di calcolo? • quali restrizioni dobbiamo imporre ai linguaggi? • esiste un principio comune a tutte le restrizioni?

3. 1964 - Alan Cobham The intrinsic computational difficulty of functions • indipendenza da algoritmo e modello • analisi metamatematica: proof systems, struttura delle dimostrazioni e adeguatezza dei sistemi • analisi metanumerica: sistemi computazionali e categorie di macchine • complessità computazionale  classi di funzioni “is it harder to multiply than to add?” Ma quale classe di funzioni??

4. 1953 - A. Grzegorczyk Some classes of recursive functions … la candidata potrebbe essere la gerarchia di Grzegorczyk! E0 = x+y E1 = x*y E2 = xy E3 = xx...x (x volte) E3 = xx...x (xx...x volte) E0 E1E2E3 ... ottenuta come chisura rispetto a composizione e ricorsione limitata  Ei =PR

5. t(n) indica il tempo, s(n) lo spazio • fEk • esiste una TM che calcola f con  in Ek • esiste una TM che calcola f coninEk f<g (f è “più semplice” di g)  fEk, gEh, con k<h l’implicazione contraria NON è vera! … sapere che una funzione è in una classe non è molto indicativo della sua complessità ...

6. La prima classificazione di polytime. 0, ik, s, 2|x||y| f(x) = h(g(x), …,g(x)) ricorsione limitata: indecidibile f(0,x)=g(x) f(yi,x)=hi(x,y,f(x,y)) con f(y,x)  k(y,x)

7. 1988 - Harold Simmons The realm of primitive recursion “ it is known that many complex constructions are reducible to primitive recursion. The question is: • why is this so? • there is an illuminating proof of this fact? • how far can these refinement be pushed and still remain in the realm of the primitive recursion?”

8. 1988 - Harold Simmons The realm of primitive recursion f(0,x)=g(x) f(r+1,x)=H(r,x ; f(r,)) a noi interessa il punto e virgola; divide le variabili in normal e dormant è un funzionale; Simmons trova la (giusta) classe dei funzionali in cui definire H

9. una piccola digressione: come si fa l’addizione? e la moltiplicazione? (0,x)=x (y+1,x)=((y,x))+1 (0,a)=0 (b+1,a)=(a,(b,a)) (3,5)=(5,(2,5)) cosa so di questa funzione? so come calcolarla?

10. c’è un altro modo per calcolare il prodotto... (0,x)=x (y+1,x)=((y,x))+1 (0,a)=0 (b+1,a)=( (b,a),a) (3,5)=((2,5),5) quante volte devo applicare il successore a 5? (2,5) volte! Sto definendo la funzione prodotto in termini di se stessa.

11. predicativo - impredicativo • la prima definizione di  è predicativa • la seconda no: definisco  in termini di se stesso Non ci sorprendiamo del fatto che in Simmons la prima definizione di  sia legittima, la seconda no. E osserviamo che NON possiamo definire l’esponente (x,2)=2x in modo predicativo: (0,2)=1 (y+1, 2)=((y,2), (y,2))

12. 1992 - Bellantoni & Cook - A new recursion-theoretic characterization of the polytime functions Possiamo usare gli strumenti forniti da Simmons (normal and dormant variables) per caratterizzare Polytime? Possiamo fornire una caratterizzazione predicativa, rinunciando alla ricorsione limitata?

13. 1992 - Bellantoni & Cook - A new recursion-theoretic characterization of the polytime functions f(x,… ; y, ...) normal safe 0, p, s(;a), p(;a), if(;a,b,c) f(0,x ; a) = g(x ; a) f(yi,x ; a) = hi(y,x ; a,f(y,x ; a)) f(x ; a) = h(r(x ;) ; t(x ; a)) initial functions safe recursion safe composition

14. Polytime = chiusura delle funzioni iniziali sotto ricorsione e composizione safe, senza input safe. Riscriviamo somma e prodotto con la safe recursion: (0 ; x) = x (y+1 ; x) = s( ; (y ; x)) (0,x ; ) = 0 (y+1,x ; ) = (x ;  (y,x ; ))

15. Abbiamo una caratterizazione predicativa: funzioni iniziali + safe rec + safe comp = Polytime. Cosa succede se violiamo il vincolo di non trasportare le variabili dalla zona safe a quella unsafe? iniziali + safe rec + safe comp + k violazioni = Ek k violazioni  k-ma classe di Grzegorczyk !!

16. critica a questo approccio ... ... anche se la ricorsione safe riesce a catturare Polytime, lo fa passando attraverso il modello di Turing, in modo inefficiente … ...ad esempio, • semplici ordinamenti (polinomiali) non possono essere descritti con la ricorsione safe • semplici funzioni (come il minimo) sono calcolate con complessità troppo alta.

17. Martin Hofmann - The strength of non-size-increasing computation insert(x, nil) = cons(x,nil) insert(x,cons(y,l)) = if x<y then cons(x,cons(y,l)) else cons(x,insert(x,l)) sort(nil) = nil sort(cons(x,l)) = insert(x,sort(l)) questo algoritmo non è nella forma della safe recursion.

18. Loic Colson - Intensional aspects of functional systems min(0,y) = 0 min(s(x),0) = 0 min(s(x),s(y)) = s(min(x,y)) il tempo di calcolo di min è O(min(x,y)) min è ricorsiva primitiva? min’(x,y) = if(sub(x,y),y,x) il tempo di calcolo di min’ è O(y) O(10,1016) = 1016 O(1016,10) = 10. Come facciamo a conoscere il più piccolo fra i due input, se stiamo ancora definendo min?

19. 1999 - Neil Jones - LOGSPACE and PTIME characterized by programming languages “… what is the effect of the programming style we employ (functional, imperative, ...) on the efficiency of the programs we can possibly write?”

20. L. Kristiansen & K.H. Niggl - On the computational complexity of imperative programming languages un linguaggio che lavora su stack: pop(X) push(a,X) nil(X) P1;P2 if top(X)a [P] foreach X [P] sequenza selezione iterazione

21. tre esempi di stack program (1) P1  foreach X [foreach X [foreach X [push(a,Y)]]] se X = v, dopo l’esecuzione di P1 si ha Y = a|v|3

22. tre esempi di stack program (2) P2  foreach X [nil(Z); foreach Y [push(a,Z); push(a,Z)]; nil(Y); foreach Z [push(a,Y)]] se X = v, dopo l’esecuzione di P2 si ha Z = a2|w|

23. tre esempi di stack program (3) P3  nil(Y); push(a,Y); nil(Z); foreach X [foreach Y [ push(a,Z); push(a,Z)];push(a,Y)] se X = v, dopo l’esecuzione di P3 si ha Z = a|v|2

24. cosa produce (in P2) la crescita esponenziale? P2  foreach X [nil(Z); foreach Y [push(a,Z); push(a,Z)]; nil(Y); foreach Z [push(a,Y)]] c’è un circolo fra Y e Z; non accade in P1 o P3. Diciamo che P2 ha k-measure pari a 1.

25. … la crescita esponenziale in P2 è dovuta alla presenza della struttura circolo… … cosa succede se ci sono due livelli di circoli annidati? Diciamo che P2 ha k-measure pari a 2.

26. abbiamo una misura del livello di annidamento dei circoli in un programma... k(pop) = k(push) = k(nil) := 0 k(if top(X)a [P]) = k(P) k(P1;P2) = max{ k(P1) ; k(P2) } k(foreach X [P]) = k(P)+1 se in P c’è un circolo k(foreach X [P]) = k(P) se non ci sono circoli in P

27. … con questa misura il cerchio (quello del nostro ragionamento) si chiude. • programmi con k-measure pari a n possono essere simulati da MdT con complessità temporale in En+2 (la n+2esima classe di Grzegorczyk) • MdT con complessità temporale in En+2 possono essere simulate da programmi di misura n.

28. … una obiezione sulla natura dei programmi ... • programmi honestly feasible: ogni sottoprogramma può essere simulato da una MdT polinomiale • programmi dishonestly feasible: • che calcolano una funzione polinomiale, in tempo più che polinomiale • che girano in tempo polinomiale, ma qualche sottoprogramma, eseguito separatamente, gira in tempo più che polinomiale.

29. … ci sono due linee di ricerca: • restringere il linguaggio degli stack program (per catturare solo programmi “onesti”) • migliorare la misura degli stack program (per catturare il maggior numero possibile di programmi, anche “disonesti”)

30. Covino & Pani - A refinement of the k-measure for stack programs Fatto: se annidiamo un circolo, la k-measure del programma cresce. Domande: cosa succede se... • annidiamo istruzioni che non modificano lo spazio complessivo? • annidiamo sottoprogrammi che non modificano lo spazio complessivo? • annidiamo circoli che non modificano lo spazio complessivo?

31. Risposta: • non c’è nessuna crescita nella complessità della funzione calcolata ... . • … ma la k-measure non se ne accorge !

32. Per riconoscere questa situazione, definiamo una nuova misura s distinguiamo i circoli in • increasing, che fanno aumentare le dimensioni degli stack coinvolti nel circolo stesso • not-increasing, che lasciano immutata la dimensione complessiva dei registri Se un circolo è not increasing, snon lo considera.

33. … abbiamo una migliore classificazione dei programmi (s<k per tutti i programmi dishonest ). • stack program con s-measure pari a n possono essere simulati da MdT con complessità temporale in En+2 (la n+2esima classe di Grzegorczyk) • MdT con complessità temporale in En+2 possono essere simulate da stack program di misura n.

34. Buone vacanze !