**PSPACE**是计算复杂度理论中能被确定型图灵机利用多项式空间解决的判定问题集合，是Polynomial SPACE的简称。

形式化定义
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如果规定 {\mbox{SPACE}}(t(n)) 为至多 t(n) 空间内能被确定型图灵机解决的问题的集合（t 是输入大小 n 的函数），那么，**PSPACE**可被形式化地定义为：

{\mbox{PSPACE}}=\bigcup \_{{k\in {\mathbb {N}}}}{\mbox{SPACE}}(n^{k})
**PSPACE**真包含上下文有关语言，这种语言等价于线性有界非确定图灵机。

尽管至今没有证明，但一般认为，将**P**中的确定型图灵机更改为非确定图灵机后得到的**NP**类有{\mbox{P}}\subsetneq {\mbox{NP}}成立。然而，对于**PSPACE**，将确定型图灵机更改为非确定型图灵机，得到的**NPSPACE**并不比**PSPACE**大。原因是根据萨维奇定理，{\mbox{PSPACE}}={\mbox{NPSPACE}}，这个定理的结论指出，虽然非确定性问题需要更多时间解决，两者的空间需求还是一致的。

与其它复杂度类的关系
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已经证明**PSPACE**和**NL**、**P**、**NP**、**PH**、**EXPTIME**和**EXPSPACE**的关系 （注意，\subsetneq不是\not \subseteq ）：

{\mbox{NL}}\subseteq {\mbox{P}}\subseteq {\mbox{NP}}\subseteq {\mbox{PH}}\subseteq {\mbox{PSPACE}}
{\mbox{PSPACE}}\subseteq {\mbox{EXPTIME}}\subseteq {\mbox{EXPSPACE}}
{\mbox{NL}}\subsetneq {\mbox{PSPACE}}\subsetneq {\mbox{EXPSPACE}}
目前已经知道，第一行和第二行中至少有一个包含关系为真包含，但是目前尚未证明任何一个。一般假定所有的包含关系均为真包含。

与此相反的是，第三行中的包含关系目前已证明均是真包含。第一个包含关系来源于对角论证法（根据空间层次定理，{\mbox{NL}}\subsetneq {\mbox{NPSPACE}}），而{\mbox{PSPACE}}={\mbox{NPSPACE}}来源于萨维奇定理。第二个包含关系仅仅利用了空间层次定理。

在**PSPACE**中，最难的问题是**PSPACE完全**问题。参见**PSPACE完全**了解在**PSPACE**中但可能不在**NP**中的问题。

等价定义
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利用交替式图灵机（ATM）的概念，**PSPACE**可被定义为一台ATM在多项式时间中解决的问题集合。这一复杂度类也被称为**APTIME**或者简称为**AP**。

复杂度理论中一个重要的结果为**PSPACE**与某个特定的交互式证明系统接受的所有语言等价，这个语言的集合也被定义为**IP**。在这一系统中，存在一个非常强大的证明者，这个证明者试图说服一个概率多项式时间验证者，某个字符串在系统接受的语言中。如果字符串属于系统接受的语言，证明者应当能够用较高的概率说服验证者，否则只能至多用较低的概率说服。

**PSPACE**也等价于量子复杂度类**QIP**。

PSPACE - 完全
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条目：PSPACE完全
如果所有**PSPACE**中的问题都可以多项式时间归约到某个问题，那么，这个问题可以被定义为**PSPACE难**。

一种语言*B*为**PSPACE完全**，如果它在**PSPACE**中，并且为**PSPACE难**，即

\forall {\mbox{A}}\in {\mbox{PSPACE}},{\mbox{A}}\leq \_{p}{\mbox{B}}
其中，{\mbox{A}}\leq \_{p}{\mbox{B}}指的是存在从A到B的多项式时间归约。**PSPACE完全**问题对于研究**PSPACE**中的问题非常重要，因为它们代表了**PSPACE**中最困难的问题。如果一个**PSPACE完全**问题得到了时间上高效的算法，那么，对所有**PSPACE**中的问题都可以有时间上高效的算法，因为这些问题都能够被多项式时间归约到**PSPACE完全**问题。然而，这个性质对**PSPACE难**不成立，因为存在这样的问题，它们可能属于**PSPACE难**但不属于**PSPACE完全**，因为这些问题不属于**PSPACE**。

PSPACE - Hard
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如果x屬於P，則P = PSPACE - Hard，那這個x就可稱為PSPACE - Hard。

### 例子

围棋的複雜度已於1978年被Robertson與Munro證明為PSPACE-hard。

参考文献
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### 引用

1. ↑  Chandra, A.K. and Kozen, D.C. and Stockmeyer, L.J. 'Alternation', Journal of the ACM, Volume 28, Issue 1, pp. 114-133, 1981.
2. ↑  Complexity Zoo,  （页面存档备份，存于）, accessed Mars 25, 2009
3. ↑  Adi Shamir. IP = PSPACE. *Journal of the ACM*, volume 39, issue 4, p.869–877. October 1992.
4. ↑  萨维奇定理
5. 1 2  赫里斯托斯·帕帕季米特里乌.. "Journal of Computer and System Sciences". 1985, **31**.
6. 1 2  空间层次定理
7. ↑  Definition of Almost-PSPACE. PSPACE ⊆ PSPACE^A for every A.
8. ↑  Greg Kuperberg, Complexity Zoology: Active Inclusion Diagram, 2006,  （页面存档备份，存于）
9. ↑  K. W. Wagner.. Informatica. 1986, **23**: 325–356.
10. 1 2  S. Toda.. FOCS 1989. 1989: 514–519.
11. ↑  QIP = PSPACE, Rahul Jain, Zhengfeng Ji, Sarvagya Upadhyay, John Watrous（英语：） arXiv:0907.4737 (July 2009)
12. ↑  "Robertson,E. and Munro, I. 〈NP-completeness, puzzles, and games〉 Utilifas Math. 1978, 99-116."
13. ↑ .  [2013-05-11]. （原始内容存档于2018-07-12）.

### 来源

* Michael Sipser（英语：）.. . PWS Publishing. 1997: 281–294. ISBN 0-534-94728-X.
* Christos Papadimitriou..  1st. Addison Wesley. 1993: 455–490. ISBN 0-201-53082-1.
* Michael Sipser..  2nd. Thomson Course Technology. 2006. ISBN 0-534-95097-3.
* Arora, Sanjeev; Barak, Boaz.. Cambridge University Press. 2009. ISBN 978-0-521-42426-4. Zbl 1193.68112.
* Papadimitriou, Christos..  1st. Addison Wesley. 1993: 455–490. ISBN 0-201-53082-1.
* Sipser, Michael..  2nd. Thomson Course Technology. 2006. ISBN 0-534-95097-3.

外部链接
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* Lecture slides on space complexity From University of Toronto
* Lecture slides on space complexity From Princeton University
* Complexity Zoo: PSPACE（页面存档备份，存于）


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| * 
* 论
* 编
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| 易解复杂度类 | 

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| 对数空间相关 | 
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* AC0（英语：）
* ACC0（英语：）
* TC0（英语：）
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* PostBQP（英语：）
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