Майже завжди майже правильно

Шукаю клас складності , яка відноситься до APX , як BPP відноситься до P. Я вже ставив це питання тут , але , можливо , ТКС буде більш плідним , місцем для відповідей.

Причина для цього полягає в тому, що в практичних проблемах часто потрібно знаходити приблизні відповіді (таким чином APX) з достатньо високою впевненістю (таким чином, BPP), що зробить клас проблем із обмеженими алгоритмами імовірнісного наближення потенційно корисною моделлю того, що можна обчислити в практика.

Можливим кандидатом такого класу буде : проблеми, які допускають наближені рішення з обмеженими ймовірнісними підпрограмами; однак, я не впевнений, що такий клас був би відповідним параметром для класів, які ймовірно обчислювали наближеннями.$APX^{BPP}$

І BPP, і APX були широко вивчені. Це у випадку з або будь-який клас був би найкращим для вирішення вищезазначених проблем?$APX^{BPP}$

Для будь-якої заданої функції, нехай BotL (кращий із списку) є алгоритмом, який оцінює цільову функцію на наборі входів і повертає вхід із цього списку, який мав максимальний вихід (з-поміж цих входів), прив'язуючи порушено довільно. Оскільки APX включає лише проблеми , об'єктивна функція яких може бути обчислена в детермінованому поліномному часі, BotL може бути реалізований детерміновано в поліноміальний час. Крім того, значення, повернене BotL , принаймні настільки ж добре, як і будь-які вхідні дані, принаймні, за якими оцінювали BotL. Зокрема, якщо будь-який із вхідних даних у цьому списку є досить хорошим, то вихід BotL буде досить хорошим. $\:$
$\:$
$\:$

Тому запуск BotL на виведеннях досить великої кількості незалежних виконань базового алгоритму може посилити ймовірність успіху від 1 / poly до 1- (1 / (2 ^ poly)).

Як наслідок попереднього пункту, точний
рівень довіри по суті не впливає на результат класу.
(Ця ситуація є дуже аналогічною RP .)

Мені не вдалося знайти нічого про це у зоопарку складності, хоча,
можливо, про це були розмови, проведені на семінарі, про який йдеться у цій роботі .