Boolesche Hierarchie
# Boolesche Hierarchie

Die Boolesche Hierarchie ist eine Hierarchie von Komplexitätsklassen, die als boolesche Kombinationen von NP-Problemen gebildet werden.

## Definition

Zunächst definieren wir boolesche Konnektive für Komplexitätsklassen. Seien ${\mathcal {C}},{\mathcal {C'}}$ zwei Komplexitätsklassen, dann

* ${\mathcal {C}}\wedge {\mathcal {C'}}=\{L_{1}\cap L_{2}\mid L_{1}\in {\mathcal {C}},L_{2}\in {\mathcal {C'}}\}$
* ${\mathcal {C}}\vee {\mathcal {C'}}=\{L_{1}\cup L_{2}\mid L_{1}\in {\mathcal {C}},L_{2}\in {\mathcal {C'}}\}$
* $co{\mathcal {C}}=\{L\mid {\bar {L}}\in {\mathcal {C}}\}$, wobei ${\bar {L}}$ das Komplement von ${L}$ ist.

Ausgehend von NP können die verschiedenen Ebenen der Booleschen Hierarchie (BH) definiert werden:

* $BH_{1}=NP$
* $BH_{2k}=coNP\wedge BH_{2k-1}$
* $BH_{2k+1}=NP\vee BH_{2k}$

Zum Beispiel $BH_{2}=coNP\wedge NP$ und $BH_{3}=NP\vee (coNP\wedge NP)$.

Die Boolesche Hierarchie (BH) wird dann als die Vereinigung aller ihrer Level definiert, also $BH=\bigcup _{i\geq 1}BH_{i}$.

## Alternative Charakterisierung

Die Boolesche Hierarchie kann für $k\geq 1$ auch wie folgt charakterisiert werden:

* $BH_{2k}=\bigvee _{i=1}^{k}(NP\land coNP)$
* $BH_{2k+1}=NP\vee \bigvee _{i=1}^{k}(NP\land coNP)$

### Charakterisierung über die Symmetrische Differenz

Seien ${\mathcal {C}},{\mathcal {C'}}$ zwei Komplexitätsklassen, dann ist

* ${\mathcal {C}}\oplus {\mathcal {C'}}=\{L_{1}\bigtriangleup L_{2}\mid L_{1}\in {\mathcal {C}},L_{2}\in {\mathcal {C'}}\}$, wobei $\bigtriangleup$ die symmetrische Differenz darstellt.

Dann lässt sich $BH_{k}$ als $BH_{k}=BH_{k-1}\oplus NP$ bzw. $BH_{k}=\bigoplus _{i=1}^{k}NP$ charakterisieren.

## Vollständige Probleme

Ausgehend von einem beliegen NP-vollständigen Problem A (z. B.: SAT) kann man eine Familie von vollständigen Problemen für verschiedene Level der Booleschen Hierarchie wie folgt definieren.

Gegeben sei eine Folgen $x_{1},\dots x_{m}$ von verschiedenen Instanzen des Problems A, sodass wann immer $x_{i}\in A$ gilt, auch $x_{i-1}\in A$ gilt.

* Zu entscheiden, ob in einer Folge der Länge $2k$ eine ungerade Anzahl an Instanzen in A sind, ist $BH_{2k}$-vollständig.
* Zu entscheiden, ob in einer Folge der Länge $2k+1$ eine gerade Anzahl an Instanzen in A sind, ist $BH_{2k+1}$-vollständig.

## Beziehungen zu anderen Komplexitätsklassen

* Sollte die Boolesche Hierarchie kollabieren, dann kollabiert auch die polynomielle Hierarchie zu $\Sigma _{3}^{\rm {P}}$.
* $BH\subseteq \Delta _{2}^{\rm {P}}$
* $NP\subseteq BH$ und $coNP\subseteq BH$

## Die Klasse DP

Die Klasse DP (Difference Polynomial Time) wurde von Papadimitriou and Yannakakis eingeführt und ist wie folgt definiert. Eine Sprache $L$ ist in DP genau dann, wenn es Sprachen $\textstyle L_{1}\in NP,L_{2}\in coNP$ gibt, so dass $L=L_{1}\cap L_{2}$.

Damit entspricht DP dem zweiten Level $BH_{2}$ der Booleschen Hierarchie.

### SAT-UNSAT-Problem

Das SAT-UNSAT-Problem ist das kanonische vollständige Problem für die Klasse DP.

Eine SAT-UNSAT-Instanz besteht aus einem Paar $(\phi ,\psi )$ von aussagenlogischen Formeln (wahlweise in 3-KNF). Die Problemstellung ist zu entscheiden, ob $\phi$ erfüllbar (SAT) und $\psi$ unerfüllbar (UNSAT) ist.

### Alternative Charakterisierung der DP-Vollständigkeit

Die vollständigen Probleme der Klasse DP können auch wie folgt charakterisiert werden.

Eine Sprache L ist DP-vollständig genau dann, wenn alle der folgenden Bedingungen erfüllt sind:

* $L\in DP$
* $L$ ist NP-schwer
* $L$ ist coNP-schwer
* $L$ hat die $AND_{2}$-Eigenschaft: Die Sprache $AND_{2}(L)$ ist als $AND_{2}(L)=\{<x,y>\mid x,y\in L\}$ definiert. Eine Sprache $L$ hat die $AND_{2}$-Eigenschaft, wenn $AND_{2}(L)\preceq _{m}^{p}L$, sich also die AND-Verknüpfung der Sprache wieder polynomiell auf die Sprache selbst reduzieren lässt.

### Probleme in der Klasse DP

Die folgenden Probleme liegen in der Klasse DP oder sind sogar DP-vollständig.

**Vollständige Probleme**

Neben dem SAT-UNSAT-Problem finden sich hier zahlreiche EXACT-Varianten von Optimierungsproblemen, bei denen man fragt, ob die Lösung genau eine gegebene Größe k hat, während man bei den NP-Varianten typischerweise nur fragt, ob die Lösung größer oder kleiner als ein Wert k ist.

* EXACT TSP: Gegeben eine Instanz des Problem des Handlungsreisenden und eine Zahl k. Ist die kürzeste mögliche Reisestrecke genau k?
* EXACT INDEPENDENT SET: Gegeben ein Graph und eine Zahl k. Enthält die größte stabile Menge genau k Knoten?
* EXACT KNAPSACK: Gegeben eine Instanz des Rucksackproblems und eine Zahl k. Ist der optimale Wert der Zielfunktion genau k?
* EXACT MAX-CUT: Gegeben ein Graph und eine Zahl k. Hat der maximale Schnitt Gewicht k?
* EXACT MAX-SAT: Gegeben eine aussagenlogische Formel in KNF und eine Zahl k. Ist die maximale Anzahl von Klauseln, die gleichzeitig erfüllt werden können, genau k? (siehe auch Max-3-SAT)
* CRITICAL SAT: Gegeben eine aussagenlogische Formel F in KNF. Ist F unerfüllbar, aber das Löschen jeder beliebigen Klausel macht F erfüllbar?
* CRITICAL HAMILTON PATH: Gegeben ein Graph. Ist es wahr, dass der Graph keinen Hamiltonweg hat, aber das Hinzufügen jeder beliebigen Kante einen Hamiltonweg erzeugt?
* CRITICAL 3-COLORABILITY: Gegeben ein Graph. Ist es wahr, dass der Graph nicht 3-knotenfärbbar ist, aber das Löschen jedes beliebigen Knoten den Graph 3-knotenfärbbar macht?

**Probleme in DP**

* UNIQUE SAT: Gegeben eine aussagenlogische Formel F in KNF. Gibt es genau eine Interpretation, die F erfüllt?
