Phase transitions and typical-case complexity: easy (hard) aspects of hard (easy) problems
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we study theoretically and empirically the typical-case hardness of randomly-generated instances of several algorithmic problems that are of interest in artificial intelligence research. For randomly-generated instances of constraint satisfaction problems (CSP), we identified a new class of algorithmically exploitable structures and proved that under certain instance distributions, random instances contain such structures with high probability (Chapter 4). In an effort to find a way to eliminate these structures from randomly-generated CSP instances, we established an interesting connection between the notion of constraint consistency in the literature and the resolution complexity of random CSP instances. By embedding a recursive structure called consistency core into random CSP models, we proposed a novel scheme to generate random CSP instances with theoretically guaranteed resolution complexity and empirically confirmed hardness (Chapter 5). Our proposal resolved the long-standing problem of generating hard random CSP instances with bounded domain size that has troubled the society for several years. While all of the results in Chapters 4 and 5 are aimed at backtracking search algorithms, we investigated in Chapter 6 the typical-case behavior of random instances in terms of the dynamic programming algorithms whose time and space complexities are exponential in the treewidth of the underlying structures. This type of algorithm has been widely used in the study of Bayesian network inference and CSPs. We established an improved lower bound on the threshold for a random graph to have a treewidth linear in the graph size. Similar techniques were then applied to random CSPs, random Bayesian networks, and fitness landscape models in computational biology and evolutionary computation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».