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Enregistrement W2964338779

Parallel approximation of min-max problems with applications to classical and quantum zero-sum games

2010· article· en· W2964338779 sur OpenAlexaff
Gus Gutoski, Xiaodi Wu

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPSPACEMultiplicative functionMathematical proofMathematicsClass (philosophy)Matrix (chemical analysis)QuantumComplexity classDiscrete mathematicsSpace (punctuation)Consistency (knowledge bases)CombinatoricsComputational complexity theoryComputer scienceTime complexityAlgorithmQuantum mechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an efficient parallel approximation scheme for a new class of min-max problems. The algorithm is derived from the matrix multiplicative weights update method and can be used to find near-optimal strategies for competitive two-party classical or quantum interactions in which a referee exchanges any number of messages with one party followed by any number of additional messages with the other. It considerably extends the class of interactions which admit parallel solutions, demonstrating for the first time the existence of a parallel algorithm for an interaction in which one party reacts adaptively to the other. As a consequence, we prove that several competing-provers complexity classes collapse to PSPACE such as QRG(2), SQG and two new classes called DIP and DQIP. A special case of our result is a parallel approximation scheme for a specific class of semidefinite programs whose feasible region consists of lists of semidefinite matrices that satisfy a transcript-like consistency condition. Applied to this special case, our algorithm yields a direct polynomial-space simulation of multi-message quantum interactive proofs resulting in a first-principles proof of QIP=PSPACE.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,118 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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