Згладжений аналіз: Якщо проблема має псевдополіномічну складність, чи є вона в Smooth P?

Мене було вражено надзвичайним вибухом у згладженому аналізі, і мене вразило твердження у статті " Згладжений аналіз програмування цілочислення" . Це констатувало, що лінійне програмування цілої літери знаходиться в згладженому P, якщо воно є поліноміально обмеженим. Це було суттєво правдою через те, що програмування Integer є псевдополіномом!

Отже, питання:

Чи переходить це до інших проблем універсально? Зокрема, які обмеження?

Програмування цілих чисел є сильно важким NP, тому цілі програми взагалі не можуть бути вирішені в псевдополіномічний час. Результат Регліна та Векінга полягає в тому, що за умови, що діапазон цілих чисел, які можуть вважати змінні, поліномійно обмежені, (рандомізована) псевдополіномальна розчинність еквівалентна складності полінома згладженої. Таким чином, загальні цілі програми не мають згладженої складності поліномів.

Невідомо, що твердження "рандомізована псевдополіномна складність = поліноміальна згладжена складність" загалом не відповідає дійсності. Наприклад, евристичний фліп для Max-Cut працює в псевдополіномічний час, але невідомо, чи може бути локальним оптимальним wrt евристичний фліп з поліноміально згладженою складністю (пор. Etscheid та Röglin, SODA 2014).