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Enregistrement W107779203

Efficiently Approximable Real-Valued Functions

2000· article· en· W107779203 sur OpenAlexaff
Valentine Kabanets, Charles Rackoff, Stephen Cook

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputability, Logic, AI Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOracleClass (philosophy)GeneralizationTuring machineComplexity classDiscrete mathematicsCombinatoricsMathematicsProbabilistic logicBoolean functionRunning timeComputer scienceConstruct (python library)TuringContrast (vision)Time complexityTheoretical computer scienceAlgorithmArtificial intelligenceComputation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a class, denoted APP, of real-valued functions f : f0; 1g n ! [0; 1] such that f can be approximated, to within any ffl ? 0, by a probabilistic Turing machine running in time poly(n; 1=ffl). We argue that APP can be viewed as a generalization of BPP, and show that APP contains a natural complete problem: computing the acceptance probability of a given Boolean circuit; in contrast, no complete problems are known for BPP. We observe that all known complexity-theoretic assumptions under which BPP is easy (i.e., can be efficiently derandomized) imply that APP is easy; on the other hand, we show that BPP may be easy while APP is not, by constructing an appropriate oracle. 1 Introduction The complexity class BPP is traditionally considered a class of languages that can be efficiently decided with the help of randomness. While it does contain some natural problems, the "semantic" nature of its definition (on every input, a BPP machine must have either at least 3=4 or at...

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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