Існує два різних поняття:
(1) Ефективне моделювання детермінованих машин недетермінованими машинами.
(2) Прискорення результатів, які отримуються шляхом застосування моделювання знову і знову.
Я не знаю жодного ефективного моделювання детермінованих машин недетермінованими, але я знаю кілька результатів прискорення, які можуть бути використані, якщо існують ефективні симуляції.
Розглянемо клас мов, які можна визначити недетермінованою машиною Тьюрінга, що працює протягом t ( n ) часу, використовуючи лише g ( n ) недетерміновані здогадки. Іншими словами, довжина свідка обмежена g ( n ) .NTIGU(t(n),g(n))t(n)g(n)g(n)
Якщо у вас є більш ефективне моделювання, використовуючи лише log(n)
недетерміновані здогадки , то я вважаю, що ви можете його трохи прискорити. Зокрема, я вважаю, що ви можете довести наступне:
Якщо , то
D T I M E ( 2 √DTIME(nlog(n))⊆NTIGU(n,log(n)).DTIME(2n√)⊆NTIME(n)
Якщо вам це здається цікавим, я можу написати доказ.
Райан Вільямс представив деякі пов'язані з цим прискорення у "Поліпшенні вичерпних пошукових значень суперполіноміальних нижніх меж".