DTIME

En théorie de la complexité, DTIME (ou TIME) désigne une famille de classes de complexité caractérisée par leur complexité en temps sur une machine de Turing déterministe.

Plus précisément, D T I M E ( f ( n ) ) {\displaystyle {\mathsf {DTIME}}(f(n))} est la classe des problèmes de décision qui, pour une entrée de taille n {\displaystyle n} , peuvent être résolus en temps O ( f ( n ) ) {\displaystyle {\mathcal {O}}(f(n))} par une machine de Turing déterministe.

Définitions

La classe P des problèmes de décision décidables par une machine de Turing déterministe en temps polynomial par rapport à la taille de l'entrée peut être définie comme :

P = k N D T I M E ( n k ) {\displaystyle {\mathsf {P}}=\bigcup \limits _{k\in \mathbb {N} }{\mathsf {DTIME}}(n^{k})}

De même, la classe EXPTIME des problèmes de décision décidable en temps exponentiel est définie comme :

E X P T I M E = k N D T I M E ( 2 n k ) {\displaystyle {\mathsf {EXPTIME}}=\bigcup \limits _{k\in \mathbb {N} }{\mathsf {DTIME}}\left(2^{n^{k}}\right)}

Hiérarchie en temps

Informellement, le théorème de hiérarchie en temps déterministe indique que disposer de plus de temps permet de décider davantage de problèmes. Plus précisément, pour toutes fonctions f {\displaystyle f} et g {\displaystyle g} telles que f log f = o ( g ) {\displaystyle f\log f=o(g)} et g {\displaystyle g} est constructible en temps, l'inclusion stricte suivante est vérifiée :

D T I M E ( f ( n ) ) D T I M E ( g ( n ) ) {\displaystyle {\mathsf {DTIME}}(f(n))\subsetneq {\mathsf {DTIME}}(g(n))}

Liens avec d'autres classes

Les classes DTIME sont reliées aux classes de complexité en espace DSPACE et NSPACE par les inclusions suivantes, pour toute fonction f {\displaystyle f} constructible en espace :

D T I M E ( f ( n ) ) N T I M E ( f ( n ) ) D S P A C E ( f ( n ) ) N S P A C E ( f ( n ) ) D T I M E ( 2 O ( f ( n ) ) ) {\displaystyle {\mathsf {DTIME}}(f(n))\subseteq {\mathsf {NTIME}}(f(n))\subseteq {\mathsf {DSPACE}}(f(n))\subseteq {\mathsf {NSPACE}}(f(n))\subseteq {\mathsf {DTIME}}\left(2^{{\mathcal {O}}(f(n))}\right)}

Bibliographie

  • (en) Sanjeev Arora et Boaz Barak, Computational Complexity: A Modern Approach, Cambridge University Press, , 579 p. (ISBN 978-0-521-42426-4, lire en ligne). Ouvrage utilisé pour la rédaction de l'article
  • Sylvain Perifel, Complexité algorithmique, Éditions Ellipses, , 432 p. (ISBN 978-2-729-88692-9, lire en ligne). Ouvrage utilisé pour la rédaction de l'article
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