Discrepancy and the Power of Bottom Fan-in in Depth-three Circuits
Notice bibliographique
Résumé
We develop a new technique of proving lower bounds for the randomized communication complexity of boolean functions in the multiparty 'number on the forehead' model. Our method is based on the notion of voting polynomial degree of functions and extends the degree-discrepancy lemma in the recent work of Sherstov (2007). Using this we prove that depth three circuits consisting of a MAJORITY gate at the output, gates computing arbitrary symmetric function at the second layer and arbitrary gates of bounded fan-in at the base layer i.e. circuits of type MAJ o SYMM o ANYO(1)cannot simulate the circuit class AC0in sub-exponential size. Further, even if the fan-in of the bottom ANY gates are increased to o(log log n), such circuits cannot simulate AC0in quasi-polynomial size. This is in contrast to the classical result of Yao and Beigel-Tarui that shows that such circuits, having only MAJORITY gales, can simulate the class ACC0in quasi-polynomial size when the bottom fan-in is increased to poly-logarithmic size. In the second part, we simplify the arguments in the breakthrough work of Bourgain (2005) for obtaining exponentially small upper bounds on the correlation between the boolean function MODqand functions represented bv polynomials of small degree over Zm, when m,q ges 2 are co-prime integers. Our calculation also shows similarity with techniques used to estimate discrepancy of functions in the multiparty communication setting. This results in a slight improvement of the estimates of Bourgain et al. (2005). It is known that such estimates imply that circuits of type MAJ o MODmo ANDisinlogncannot compute the MODqfunction in sub-exponential size. It remains a major open question to determine if such circuits can simulate ACC0in polynomial size when the bottom fan-in is increased to poly-logarithmic size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».