Sequential Relational Decomposition

The concept of decomposition in computer science and engineering is considered a fundamental component of computational thinking and is prevalent in design of algorithms, software construction, hardware design, and more. We propose a simple and natural formalization of sequential decomposition, in which a task is decomposed into two sequential sub-tasks, with the first sub-task to be executed before the second sub-task is executed. These tasks are specified by means of input/output relations. We define and study decomposition problems, which is to decide whether a given specification can be sequentially decomposed. Our main result is that decomposition itself is a difficult computational problem. More specifically, we study decomposition problems in three settings: where the input task is specified explicitly, by means of Boolean circuits, and by means of automatic relations. We show that in the first setting decomposition is NP-complete, in the second setting it is NEXPTIME-complete, and in the third setting there is evidence to suggest that it is undecidable. Our results indicate that the intuitive idea of decomposition as a system-design approach requires further investigation. In particular, we show that adding a human to the loop by asking for a decomposition hint lowers the complexity of decomposition problems considerably

Tree-Structured Problems and Parallel Computation

Turing-Maschinen sind das klassische Beschreibungsmittel für Wortsprachen und werden daher auch benützt, um Komplexitätsklassen zu definieren. Dies geschieht zum Beispiel durch das Einschränken des Platz- oder Zeitaufwandes der Berechnung zur Lösung eines Problems. Für sehr niedrige Komplexität wie etwa sublineare Laufzeit, werden Schaltkreise verwendet. Schaltkreise können auf natürliche Art Komplexitäten wie etwa logarithmische Laufzeit modellieren. Ebenso können sie als eine Art paralleles Rechenmodell gesehen werden. Eine wichtige parallele Komplexitätsklasse ist NC1. Sie wird beschrieben durch Boolesche Schaltkreise logarithmischer Tiefe und beschränktem Eingangsgrad der Gatter. Eine initiale Beobachtung, die die vorliegende Arbeit motiviert, ist, dass viele schwere Probleme in NC1 eine ähnliche Struktur haben und auf ähnliche Art und Weise gelöst werden. Das Auswertungsproblem für Boolesche Formeln ist eines der repräsentativsten Probleme aus dieser Klasse: Gegeben ist hier eine aussagenlogische Formel samt Belegung für die Variablen; gefragt ist, ob sie zu wahr oder zu falsch auswertet. Dieses Problem wird in NC1 gelöst durch den Algorithmus von Buss. Auf ähnliche Art können arithmetische Formeln in #NC1 ausgewertet oder das Wortproblem für Visibly-Pushdown-Sprachen gelöst werden. Zu besagter Klasse an Problemen gehört auch Courcelles Theorem, welches Berechnungen in Baumautomaten involviert. Zu bemerken ist, dass alle angesprochenen Probleme gemeinsam haben, dass sie aus Instanzen bestehen, die baumartig sind. Formeln sind Bäume, Visibly-Pushdown-Sprachen enthalten als Wörter kodierte Bäume und Courcelles Theorem betrachtet Graphen mit beschränkter Baumweite, d.h. Graphen, die sich als Baum darstellen lassen. Insbesondere Letzteres ist ein Schema, das häufiger auftritt. Zum Beispiel gibt es NP-vollständige Graphprobleme wie das Finden von Hamilton-Kreisen, welches unter beschränkter Baumweite in P fällt. Neuere Analysen konnten diese Schranke weiter zu SAC1 verbessern, was eine parallele Komplexitätsklasse ist. Die angesprochenen Probleme kommen aus unterschiedlichen Bereichen und haben individuelle Lösungen. Hauptthese dieser Arbeit ist, dass sich diese Vielfalt vereinheitlichen lässt. Es wird ein generisches Lösungskonzept vorgestellt, welches darauf beruht, dass sich die Probleme auf ein Termevaluierungsproblem reduzieren lassen. Kernstück ist daher ein Termevaluierungsalgorithmus, der unabhängig von der Algebra, über welche der Term evaluiert werden soll, ist. Resultat ist, dass eine Vielzahl, darunter die oben angesprochenen Probleme, sich auf analoge Art lösen lassen, und dass sich ebenso leicht neue Resultate zeigen lassen. Diese Menge an Resultaten hätte sich ohne den vereinheitlichten Lösungsansatz nicht innerhalb des Rahmens einer Arbeit wie der vorliegenden zeigen lassen. Der entwickelte Lösungsansatz führt stets zu Schaltkreisfamilien polylogarithmischer Tiefe. Es wird jedoch auch die Frage behandelt, wie mächtig Schaltkreisfamilien konstanter Tiefe noch bezüglich Termevaluierung sind. Die Klasse AC0 ist hierfür ein natürlicher Kandidat; sie entspricht der Menge der Sprachen, die durch Logik erster Ordung beschreibbar sind. Um dieses Problem anzugehen, wird zunächst das Termevaluierungsproblem über endlichen Algebren betrachtet. Dieses wiederum lässt sich in das Wortproblem von Visibly-Pushdown-Sprachen einbetten. Daher handelt dieser Teil der Arbeit vornehmlich von der Beschreibbarkeit von Visibly-Pushdown-Sprachen in Logik erster Ordnung. Hierbei treten ungelöste Probleme zu Tage, welche ein Indiz dafür sind, wie schlecht die Komplexität konstanter Tiefe bisher noch verstanden ist, und das, trotz des Resultats von Furst, Saxe und Sipser, bzw. Håstads. Die bis jetzt beschrieben Inhalte sind Teil einer kontinuierlichen Entwicklung. Es gibt jedoch ein Thema in dieser Arbeit, das orthogonal dazu ist: Automaten und im speziellen Cost-Register-Automaten. Zum einen sind, wie oben angedeutet, Automaten Beispiele für Anwendungen des hier entwickelten generischen Lösungsansatzes. Zum anderen können sie selbst zur Beschreibung von Termevaluierungsproblemen dienen; so können Visibly-Pushdown-Automaten Termevaluierung über endlichen Algebren ausführen. Um über endliche Algebren hinauszugehen, benötigen die Automaten mehr Speicher. Visibly-Pushdown-Automaten haben einen Keller, der genau dafür geeignet ist, die Baumstruktur einer Eingabeformel zu verifizieren. Für nichtendliche Algebren eignet sich ein Modell, welches hier vorgestellt werden soll. Es kombiniert Visibly-Pushdown-Automaten mit Cost-Register-Automaten. Ein Cost-Register-Automat ist ein endlicher Automat, welcher mit zusätzlichen Registern ausgestattet ist. Die Register können Werte einer Algebra speichern und werden in jedem Schritt in Abhängigkeit des Eingabezeichens und des Zustandes aktualisiert. Dieser Einwegdatenfluss von Zuständen zu Registern sorgt dafür, dass dieses Modell nicht nur entscheidbar bleibt, sondern, in Abhängigkeit der Algebra, auch niedrige Komplexität hat. Das neue Modell der Cost-Register-Visibly-Pushdown-Automaten kann nun Terme evaluieren. Es werden grundlegende Eigenschaften gezeigt, einschließlich Komplexitätsaussagen

Provenance Circuits for Trees and Treelike Instances (Extended Version)

Query evaluation in monadic second-order logic (MSO) is tractable on trees and treelike instances, even though it is hard for arbitrary instances. This tractability result has been extended to several tasks related to query evaluation, such as counting query results [3] or performing query evaluation on probabilistic trees [10]. These are two examples of the more general problem of computing augmented query output, that is referred to as provenance. This article presents a provenance framework for trees and treelike instances, by describing a linear-time construction of a circuit provenance representation for MSO queries. We show how this provenance can be connected to the usual definitions of semiring provenance on relational instances [20], even though we compute it in an unusual way, using tree automata; we do so via intrinsic definitions of provenance for general semirings, independent of the operational details of query evaluation. We show applications of this provenance to capture existing counting and probabilistic results on trees and treelike instances, and give novel consequences for probability evaluation.Comment: 48 pages. Presented at ICALP'1

Minimizing finite automata is computationally hard

It is known that deterministic finite automata (DFAs) can be algorithmically minimized, i.e., a DFA M can be converted to an equivalent DFA M' which has a minimal number of states. The minimization can be done efficiently [6]. On the other hand, it is known that unambiguous finite automata (UFAs) and nondeterministic finite automata (NFAs) can be algorithmically minimized too, but their minimization problems turn out to be NP-complete and PSPACE-complete [8]. In this paper, the time complexity of the minimization problem for two restricted types of finite automata is investigated. These automata are nearly deterministic, since they only allow a small amount of non determinism to be used. On the one hand, NFAs with a fixed finite branching are studied, i.e., the number of nondeterministic moves within every accepting computation is bounded by a fixed finite number. On the other hand, finite automata are investigated which are essentially deterministic except that there is a fixed number of different initial states which can be chosen nondeterministically. The main result is that the minimization problems for these models are computationally hard, namely NP-complete. Hence, even the slightest extension of the deterministic model towards a nondeterministic one, e.g., allowing at most one nondeterministic move in every accepting computation or allowing two initial states instead of one, results in computationally intractable minimization problems

Synthesizing stream control

For the management of reactive systems, controllers must coordinate time, data streams, and data transformations, all joint by the high level perspective of their control flow. This control flow is required to drive the system correctly and continuously, which turns the development into a challenge. The process is error-prone, time consuming, unintuitive, and costly. An attractive alternative is to synthesize the system instead, where the developer only needs to specify the desired behavior. The synthesis engine then automatically takes care of all the technical details. However, while current algorithms for the synthesis of reactive systems are well-suited to handle control, they fail on complex data transformations due to the complexity of the comparably large data space. Thus, to overcome the challenge of explicitly handling the data we must separate data and control. We introduce Temporal Stream Logic (TSL), a logic which exclusively argues about the control of the controller, while treating data and functional transformations as interchangeable black-boxes. In TSL it is possible to specify control flow properties independently of the complexity of the handled data. Furthermore, with TSL at hand a synthesis engine can check for realizability, even without a concrete implementation of the data transformations. We present a modular development framework that first uses synthesis to identify the high level control flow of a program. If successful, the created control flow then is extended with concrete data transformations in order to be compiled into a final executable. Our results also show that the current synthesis approaches cannot replace existing manual development work flows immediately. During the development of a reactive system, the developer still may use incomplete or faulty specifications at first, that need the be refined after a subsequent inspection. In the worst case, constraints are contradictory or miss important assumptions, which leads to unrealizable specifications. In both scenarios, the developer needs additional feedback from the synthesis engine to debug errors for finally improving the system specification. To this end, we explore two further possible improvements. On the one hand, we consider output sensitive synthesis metrics, which allow to synthesize simple and well structured solutions that help the developer to understand and verify the underlying behavior quickly. On the other hand, we consider the extension of delay, whose requirement is a frequent reason for unrealizability. With both methods at hand, we resolve the aforementioned problems and therefore help the developer in the development phase with the effective creation of a safe and correct reactive system.Um reaktive Systeme zu regeln müssen Steuergeräte Zeit, Datenströme und Datentransformationen koordinieren, die durch den übergeordneten Kontrollfluss zusammengefasst werden. Die Aufgabe des Kontrollflusses ist es das System korrekt und dauerhaft zu betreiben. Die Entwicklung solcher Systeme wird dadurch zu einer Herausforderung, denn der Prozess ist fehleranfällig, zeitraubend, unintuitiv und kostspielig. Eine attraktive Alternative ist es stattdessen das System zu synthetisieren, wobei der Entwickler nur das gewünschte Verhalten des Systems festlegt. Der Syntheseapparat kümmert sich dann automatisch um alle technischen Details. Während aktuelle Algorithmen für die Synthese von reaktiven Systemen erfolgreich mit dem Kontrollanteil umgehen können, versagen sie jedoch, sobald komplexe Datentransformationen hinzukommen, aufgrund der Komplexität des vergleichsweise großen Datenraums. Daten und Kontrolle müssen demnach getrennt behandelt werden, um auch große Datenräumen effizient handhaben zu können. Wir präsentieren Temporal Stream Logic (TSL), eine Logik die ausschließlich die Kontrolle einer Steuerung betrachtet, wohingegen Daten und funktionale Datentransformationen als austauschbare Blackboxen gehandhabt werden. In TSL ist es möglich Kontrollflusseigenschaften unabhängig von der Komplexität der zugrunde liegenden Daten zu beschreiben. Des Weiteren kann ein auf TSL beruhender Syntheseapparat die Realisierbarkeit einer Spezifikation prüfen, selbst ohne die konkreten Implementierungen der Datentransformationen zu kennen. Wir präsentieren ein modulares Grundgerüst für die Entwicklung. Es verwendet zunächst den Syntheseapparat um den übergeordneten Kontrollfluss zu erzeugen. Ist dies erfolgreich, so wird der resultierende Kontrollfluss um die konkreten Implementierungen der Datentransformationen erweitert und anschließend zu einer ausführbare Anwendung kompiliert. Wir zeigen auch auf, dass bisherige Syntheseverfahren bereits existierende manuelle Entwicklungsprozesse noch nicht instantan ersetzen können. Im Verlauf der Entwicklung ist es auch weiterhin möglich, dass der Entwickler zunächst unvollständige oder fehlerhafte Spezifikationen erstellt, welche dann erst nach genauerer Betrachtung des synthetisierten Systems weiter verbessert werden können. Im schlimmsten Fall sind Anforderungen inkonsistent oder wichtige Annahmen über das Verhalten fehlen, was zu unrealisierbaren Spezifikationen führt. In beiden Fällen benötigt der Entwickler zusätzliche Rückmeldungen vom Syntheseapparat, um Fehler zu identifizieren und die Spezifikation schlussendlich zu verbessern. In diesem Zusammenhang untersuchen wir zwei mögliche Erweiterungen. Zum einen betrachten wir ausgabeabhängige Metriken, die es dem Entwickler erlauben einfache und wohlstrukturierte Lösungen zu synthetisieren die verständlich sind und deren Verhalten einfach zu verifizieren ist. Zum anderen betrachten wir die Erweiterung um Verzögerungen, welche eine der Hauptursachen für Unrealisierbarkeit darstellen. Mit beiden Methoden beheben wir die jeweils zuvor genannten Probleme und helfen damit dem Entwickler während der Entwicklungsphase auch wirklich das reaktive System zu kreieren, dass er sich auch tatsächlich vorstellt

Efficient geographic information systems: Data structures, Boolean operations and concurrency control

Geographic Information Systems (GIS) are crucial to the ability of govern mental agencies and business to record, manage and analyze geographic data efficiently. They provide methods of analysis and simulation on geographic data that were previously infeasible using traditional hardcopy maps. Creation of realistic 3-D sceneries by overlaying satellite imagery over digital elevation models (DEM) was not possible using paper maps. Determination of suitable areas for construction that would have the fewest environmental impacts once required manual tracing of different map sets on mylar sheets; now it can be done in real time by GIS. Geographic information processing has significant space and time require ments. This thesis concentrates on techniques which can make existing GIS more efficient by considering these issues: Data Structure, Boolean Operations on Geographic Data, Concurrency Control. Geographic data span multiple dimensions and consist of geometric shapes such as points, lines, and areas, which cannot be efficiently handled using a traditional one-dimensional data structure. We therefore first survey spatial data structures for geographic data and then show how a spatial data structure called an R-tree can be used to augment the performance of many existing GIS. Boolean operations on geographic data are fundamental to the spatial anal ysis common in geographic data processing. They allow the user to analyze geographic data by using operators such as AND, OR, NOT on geographic ob jects. An example of a boolean operation query would be, Find all regions that have low elevation AND soil type clay. Boolean operations require signif icant time to process. We present a generalized solution that could significantly improve the time performance of evaluating complex boolean operation queries. Concurrency control on spatial data structures for geographic data processing is becoming more critical as the size and resolution of geographic databases increase. We present algorithms to enable concurrent access to R-tree spatial data structures so that efficient sharing of geographic data can occur in a multi user GIS environment