Notice bibliographique
Résumé
Combinatorial discrepancy is a complexity measure of a collection of sets which quantifies how well the sets in the collection can be simultaneously balanced. More precisely, we are given an -point set , and a collection of subsets of , and our goal is color with two colors, red and blue, so that the maximum over the of the absolute difference between the number of red elements and the number of blue elements (the discrepancy) is minimized. Combinatorial discrepancy has many applications in mathematics and computer science, including constructions of uniformly distributed point sets, and lower bounds for data structures and private data analysis algorithms. We investigate the combinatorial discrepancy of geometrically defined systems, in which is an -point set in -dimensional space, and is the collection of subsets of induced by dilations and translations of a fixed convex polytope . Such set systems include systems of sets induced by axis-aligned boxes, whose discrepancy is the subject of the well-known Tusnády problem. We prove new discrepancy upper and lower bounds for such set systems by extending the approach based on factorization norms previously used by the author, Matoušek, and Talwar. We also outline applications of our results to geometric discrepancy, data structure lower bounds, and differential privacy.
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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 | 0,008 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| 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 ».