Optimal Separation and Strong Direct Sum for Randomized Query Complexity
Notice bibliographique
Résumé
We establish two results regarding the query complexity of bounded-error randomized algorithms. Bounded-error separation theorem. There exists a total function f : {0,1}^n -> {0,1} whose epsilon-error randomized query complexity satisfies overline{R}_epsilon(f) = Omega(R(f) * log 1/epsilon). Strong direct sum theorem. For every function f and every k >= 2, the randomized query complexity of computing k instances of f simultaneously satisfies overline{R}_epsilon(f^k) = Theta(k * overline{R}_{epsilon/k}(f)). As a consequence of our two main results, we obtain an optimal superlinear direct-sum-type theorem for randomized query complexity: there exists a function f for which R(f^k) = Theta(k log k * R(f)). This answers an open question of Drucker (2012). Combining this result with the query-to-communication complexity lifting theorem of Göös, Pitassi, and Watson (2017), this also shows that there is a total function whose public-coin randomized communication complexity satisfies R^{cc}(f^k) = Theta(k log k * R^{cc}(f)), answering a question of Feder, Kushilevitz, Naor, and Nisan (1995).
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 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 | 0,010 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».