Unmöglichkeitsergebnis Rucksackproblem mit absoluter Güte
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@ -33,6 +33,7 @@
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\newtheorem*{zeuge}{Zeuge}
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\newcommand*{\algo}[1]{\textsc{#1}}
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\newcommand*{\problem}[1]{\textsc{#1}}
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\setlist[enumerate,1]{label={\arabic*.}}
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\setlist[enumerate,2]{label={\alph*)}}
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@ -99,6 +100,25 @@ Für Eingabe $I \in \mathcal{D}$ berechnet $A$ in Zeit $t(\abs{I})$ eine Ausgabe
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\end{equation*}
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\end{itemize}
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\subsection{Unmöglichkeitsergebnis für das Rucksackproblem}
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\begin{satz}
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Falls $P \neq NP$, dann gibt es keine Konstante $n\in \mathbb{N}$, sodass es einen polynomiellen Approximationsalgorithmus $A$ für das Rucksackproblem gibt mit
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\begin{equation*}
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\abs{A(I) - \opt(I)} \le k
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\end{equation*}
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\end{satz}
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\begin{proof}[Widerspruchsbeweis]
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Unter der Annahme, dass $A$ und $k$ existieren, kann \problem{Rucksack} in Polynomzeit exakt gelöst werden, was $P = NP$ zur Folge hat:
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Konstruiere aus einer Instanz $I = \langle W, \mathrm{vol}, p, B \rangle$ eine neue Probleminstanz $I' = \langle W, \mathrm{vol}, p', B\rangle$ mit $p'(w) = (k + 1) \cdot p(w)$.
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Eine zulässige Lösung $\sigma$ für $I$ ist auch eine zulässige Lösung für $I'$. Gleiches gilt aufgrund der Monotonie der Multiplikation auch für optimale Lösungen.
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Durch die Multiplikation aller Preise mit $k + 1$ beträgt die \enquote{Lücke} zwischen den optimalen und der ersten nicht-optimalen Lösung für $I'$ mindestens $k + 1$.
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Da $A$ eine absolute Güte von $k$ garantiert und in Polynomzeit terminiert, kann es nur eine optimale Lösung für $I'$, welche auf optimal für $I$ ist, zurückgeben. Damit ist das $NP$-vollständige \problem{Rucksack} in Polynomzeit exakt lösbar.
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\end{proof}
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Die hierbei verwendete Vorgehensweise einer Selbstreduktion sowie das \enquote{Aufblasen} des Problems (\enquote{Scaling}, \enquote{Gap Amplification}) lässt sich auch auf viele andere Probleme wie etwa \problem{SetCover} anwenden. Folglich kann eine konstante Gütegarantie nur für vergleichsweise wenig Probleme erreicht werden.
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\section{Graphfärbbarkeit}
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\subsection{Knotenfärbungsproblem}
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