을 감안할 때


11

juntas를 배우는 것과 비슷한 맛의 문제가 있습니다.

입력 : 멤버십 oracle, 즉 x 를 지정한 oracle로 표시되는 함수 f ( x )를 반환합니다 .에프:{0,1}{1,1}엑스에프(엑스)

목표 : 하위 큐브를 찾기 에스 의를 {0,1} 볼륨 |에스|=2케이 되도록 |이자형엑스에스에프(엑스)|0.1 . 이러한 서브 큐브가 존재한다고 가정합니다.

시간 에서 실행되는 알고리즘을 쉽게 얻을 수 있으며 서브 큐브를 선택하고 각각의 평균을 샘플링하여 모든 ( 2 n ) k 방법을 시도 영형(케이)하여 확률이 0.99 정답을 반환합니다 .0.99(2)케이

나는 시간 에서 실행되는 알고리즘을 찾는 것이 흥미 롭습니다 영형와이(,2케이). 또는 하한값이 클 수 있습니다. 이 문제는 juntas를 배우는 것과 비슷한 맛이 있지만 계산상의 어려움 사이에는 실제로 관련이 없습니다.

업데이트 : 아래 @Thomas는이 문제의 샘플 복잡성이 임을 증명합니다 영형와이(2케이,로그). 흥미로운 문제는 여전히 문제의 계산 복잡성입니다.

편집 : 단순성을 위해 |이자형엑스에스에프(엑스)|0.2 (갭에 주목하십시오 : 우리는 평균 을 가진 서브 큐브를 찾고 0.1있습니다.) 갭 문제에 대한 해결책도 갭없이 문제를 해결할 것입니다.

답변:


7

다음은 샘플 복잡성에 대한 더 나은 경계입니다. (계산 복잡성은 여전히 이지만 )케이

정리. 가정 하위 큐브에 존재 사이즈의 2 N - K 되도록을 | E x S [ f ( x ) ] | 0.12 . 함께 O ( 2 KK 로그 N ) 하위 큐브의 식별, 높은 확률로, 우리가 할 수있는 샘플을 S ' 크기의 2 N - K 되도록을 | E x S [ f에스2케이|이자형엑스에스[에프(엑스)]|0.12영형(2케이케이로그)에스'2케이 .|이자형엑스에스'[에프(엑스)]|0.1

파라미터의 작은 손실에 유의하십시오 ( 0.1을 보장하는 데 최적입니다 ).0.120.1

증명. 무작위로 P { 0 , 1 } n을 골라 각 x P 에서 f 를 쿼리 합니다.미디엄{0,1}에프엑스

크기 2 n - k 의 서브 큐브 를 고정하십시오 . 우리는 E [ | S P | ] = m 2 - k . Chernoff 바운드, P [ | S P | < m 2 - k - 1 ] 2 - Ω ( m 2 - k ) . 또한 P [ | E x S 에스2케이이자형[|에스|]=미디엄2케이

[|에스|<미디엄2케이1]2Ω(미디엄2케이).
[|이자형엑스에스[에프(엑스)]이자형엑스에스[에프(엑스)]|>ε]2Ω(|에스|ε2).

(케이)2케이에스

[에스  |이자형엑스에스[에프(엑스)]이자형엑스에스[에프(엑스)]|ε]1(케이)2케이2Ω(미디엄2케이ε2).
미디엄=영형(2케이/ε2케이로그)0.99이자형엑스에스[에프(엑스)]ε에스2케이.

ε=0.01|이자형엑스에스[에프(엑스)]|


1
2케이케이

3
이것을 보는 또 다른 방법은 설명하는 범위 공간이 산산조각 치수를 제한하고 따라서 VC 치수를 제한 한 다음 eps- 근사 정리를 던지는 것입니다.
Suresh Venkat
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.