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Enregistrement W3009023057 · doi:10.1145/3512751

Quantum Distributed Complexity of Set Disjointness on a Line

2022· article· en· W3009023057 sur OpenAlexafffund
Frédéric Magniez, Ashwin Nayak

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Computation Theory · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésUpper and lower boundsCombinatoricsMathematicsBounded functionVertex (graph theory)Path (computing)Constant (computer programming)QubitBinary logarithmDiscrete mathematicsOmegaQuantumComputer scienceGraphPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given \( x,y\in \lbrace 0,1\rbrace ^n \) , Set Disjointness consists in deciding whether \( x_i=y_i=1 \) for some index \( i \in [n] \) . We study the problem of computing this function in a distributed computing scenario in which the inputs \( x \) and \( y \) are given to the processors at the two extremities of a path of length \( d \) . Each vertex of the path has a quantum processor that can communicate with each of its neighbours by exchanging \( \operatorname{O}(\log n) \) qubits per round. We are interested in the number of rounds required for computing Set Disjointness with constant probability bounded away from \( 1/2 \) . We call this problem “Set Disjointness on a Line”. Set Disjointness on a Line was introduced by Le Gall and Magniez [ 14 ] for proving lower bounds on the quantum distributed complexity of computing the diameter of an arbitrary network in the CONGEST model. However, they were only able to provide a lower bound when the local memory used by the processors on the intermediate vertices of the path is severely limited. More precisely, their bound applies only when the local memory of each intermediate processor consists of \( \operatorname{O}(\log n) \) qubits. In this work, we prove an unconditional lower bound of \( \widetilde{\Omega }\big (\sqrt [3]{n d^2}+\sqrt {n} \, \big) \) rounds for Set Disjointness on a Line with \( d + 1 \) processors. This is the first non-trivial lower bound when there is no restriction on the memory used by the processors. The result gives us a new lower bound of \( \widetilde{\Omega } \big (\sqrt [3]{n\delta ^2}+\sqrt {n} \, \big) \) on the number of rounds required for computing the diameter \( \delta \) of any \( n \) -node network with quantum messages of size \( \operatorname{O}(\log n) \) in the CONGEST model. We draw a connection between the distributed computing scenario above and a new model of query complexity. In this model, an algorithm computing a bi-variate function \( f \) (such as Set Disjointness) has access to the inputs \( x \) and \( y \) through two separate oracles \( {\mathcal {O}}_x \) and \( {\mathcal {O}}_y \) , respectively. The restriction is that the algorithm is required to alternately make \( d \) queries to \( {\mathcal {O}}_x \) and \( d \) queries to \( {\mathcal {O}}_y \) , with input-independent computation in between queries. The model reflects a “switching delay” of \( d \) queries between a “round” of queries to \( x \) and the following “round” of queries to \( y \) . The information-theoretic technique we use for deriving the round lower bound for Set Disjointness on a Line also applies to the number of rounds in this query model. We provide an algorithm for Set Disjointness in this query model with round complexity that matches the round lower bound stated above, up to a polylogarithmic factor. This presents a barrier for obtaining a better round lower bound for Set Disjointness on the Line. At the same time, it hints at the possibility of better communication protocols for the problem.

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)0,021
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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