Misurare la probabilità di errore per un potenziale algoritmo BPP

Question

Problema

Dato un algoritmo di ricerca che può essere utilizzato per interrogare a spazio k-dimensionale, prodotto da un array di input di n dati, ha una complessità temporale di $ O (klog^2n) $. Questo algoritmo divide lo spazio in quattro regioni, quindi seleziona tre di queste regioni a causa di alcune condizioni. Da lì seleziona a caso uno dei tre spazi come spazio successivo per verificare la risposta. Se questo algoritmo produce un valore è al 100% la soluzione corretta, altrimenti afferma che non riesce a trovare la soluzione che è sempre sbagliata perché l'articolo da cercare è sempre lì. Qui, la teoria è quella di eseguirlo un sacco di volte fino a quando non produce la soluzione.

Domanda

Ho creato questo algoritmo che deve essere utilizzato come esperimento per creare un Bpp Algoritmo per un problema di analisi dei dati. Ma sono incerto se si qualifica come a Bpp algoritmo. Dalla mia comprensione non lo è, perché ha una possibilità su tre di selezionare la partizione corretta in ogni volta che si sposta lo spazio. Ciò significa che la probabilità di selezionare la soluzione corretta è $ (1/3)^{klogn} $ Rendere la probabilità di selezionare la soluzione errata, meno la probabilità della soluzione corretta.

Quindi, la mia domanda è a) la mia interpretazione è corretta per misurare la probabilità? B) questo algoritmo si qualifica come a Bpp algoritmo o qualche altra classe?