Diberikan


11

Inilah masalah dengan cita rasa yang mirip dengan belajar junta:

Input: Fungsi f:{0,1}n→{−1,1} , diwakili oleh oracle keanggotaan, yaitu oracle yang diberikan x , mengembalikan f(x) .

Sasaran: Temukan subkelompok S dari {0,1}n dengan volume |S|=2n−k sedemikian rupa sehingga |Ex∈Sf(x)|≥0.1 . Kami berasumsi subkubus semacam itu ada.

Sangat mudah untuk mendapatkan algoritma yang berjalan dalam waktu nO(k) dan mengembalikan jawaban yang benar dengan probabilitas ≥0.99 dengan mencoba semua (2n)k cara untuk memilih subkumpulan dan pengambilan sampel rata-rata di masing-masing.

Saya menarik dalam menemukan algoritma yang berjalan dalam waktu poly(n,2k) . Atau, batas bawah akan bagus. Masalahnya memiliki rasa yang mirip dengan belajar junta, tetapi saya tidak melihat hubungan yang sebenarnya antara kesulitan komputasi mereka.

Pembaruan: @ Thomas di bawah ini membuktikan bahwa kompleksitas sampel masalah ini adalah . Masalah yang menarik adalah, masih, kompleksitas komputasi dari masalah tersebut.poly(2k,log⁡n)

Sunting: Anda dapat mengasumsikan untuk kesederhanaan bahwa ada subkotak dengan (perhatikan celahnya: kami sedang mencari subkube dengan rata-rata ≥ 0,1 .) Saya cukup yakin setiap solusi untuk masalah dengan celah tersebut juga akan menyelesaikan masalah tanpa celah tersebut.|Ex∈Sf(x)|≥0.2≥0.1

Jawaban:


7

Ini adalah batasan yang lebih baik pada kompleksitas sampel. (Meskipun kompleksitas komputasi masih .)nk

Dalil. Asumsikan ada subkelompok ukuran 2 n - k sehingga | E x ∈ S [ f ( x ) ] | ≥ 0,12 . Dengan sampel O ( 2 k ⋅ k ⋅ log n ) kita dapat, dengan probabilitas tinggi, mengidentifikasi sebuah subkelompok S ′ dari ukuran 2 n - k sedemikian rupa sehingga | E x ∈ S ′ [ fS2n−k|Ex∈S[f(x)]|≥0.12O(2k⋅k⋅log⁡n)S′2n−k .|Ex∈S′[f(x)]|≥0.1

Perhatikan kerugian kecil dalam parameter ( optimal versus jaminan 0,1 ).0.120.1

Bukti. Memilih poin P ⊂ { 0 , 1 } n seragam secara acak dan permintaan f pada setiap x ∈ P .mP⊂{0,1}nfx∈P

Memperbaiki subkotak ukuran 2 n - k . Kami memiliki E [ | S ∩ P | ] = m 2 - k . Dengan ikatan Chernoff, P [ | S ∩ P | < m 2 - k - 1 ] ≤ 2 - Ω ( m 2 - k ) . Juga P [ | E x ∈ S ∩S2n−kE[|S∩P|]=m2−k

P[|S∩P|<m2−k−1]≤2−Ω(m2−k).
P[|Ex∈S∩P[f(x)]−Ex∈S[f(x)]|>ε]≤2−Ω(|S∩P|ε2).

Oleh serikat terikat semua pilihanS, kita punyaP[∀S| Ex∈S∩P[f(x)]-Ex∈S[f(x)]| ≤ε]≥1- ( n(nk)2kSJadi dengan memilihm=O(2k/ε2⋅klogn), kita dapat memastikan bahwa, dengan probabilitas setidaknya0,99, kita dapat memperkirakanEx∈S[f(x)]ke dalamεuntuk semua subkubuSdari ukuran2n-k

P[∀S  |Ex∈S∩P[f(x)]−Ex∈S[f(x)]|≤ε]≥1−(nk)2k2−Ω(m2−kε2).
m=O(2k/ε2⋅klog⁡n)0.99Ex∈S[f(x)]εS2n−k.

Pengaturan , kami membuktikan teorema: memilih subkumpulan dengan yang terbesar | E x ∈ S ∩ P [ f ( x ) ] | akan, dengan probabilitas tinggi, memenuhi persyaratan. QEDε=0.01|Ex∈S∩P[f(x)]|


1
C⋅2kCCnk

3
Cara lain untuk melihat ini adalah bahwa ruang rentang yang Anda gambarkan telah membatasi dimensi hancuran dan oleh karena itu dimensi VC terikat, dan kemudian Anda melemparkan teorema aproksimasi padanya.
— Suresh Venkat
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.