我不完全确定如何对此进行说明，所以首先我举一个例子，然后，与该示例类比，尝试说出我的问题。
L-减少的一个标准例子是显示有界度独立集（具体说实例化为G =（V，E），B $ \ ge $ 3是度数界限）是APX完全由L - 减少最多2个SAT。它的工作原理是为每个边创建一个子句，并为每个顶点创建一个子句，这个想法在我们的模拟中由MAX 2 SAT得到满足，并且它的最优是：
OPT = |E| + |Maximum Ind. Set|
由于学位有界，| Max Ind.Set |是\ Theta（| E |），我们得到L-Reduction。
现在我的问题是假设我有两个问题A，即APX-Complete，而B是我的目标问题。设A的最优值为\ Theta（m），我的解在B
中OPT_B = p(m) + OPT_A
其中p是具有deg（p）的某个多项式>我不再有L减少，我的问题是什么？它可以减少PTAS吗？我希望问题很清楚，谢谢。