Relaxed Locally Correctable Codes with Nearly-Linear Block Length and Constant Query Complexity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Locally correctable codes (LCCs) are error correcting codes [Formula: see text] which admit local algorithms that correct any individual symbol of a corrupted codeword via a minuscule number of queries. For systematic codes, this notion is stronger than that of locally decodable codes (LDCs), where the goal is to only recover individual symbols of the message. One of the central problems in algorithmic coding theory is to construct [Formula: see text]-query LCCs and LDCs with minimal block length. Alas, state-of-the-art of such codes requires super-polynomial block length to admit [Formula: see text]-query algorithms for local correction and decoding, despite much attention during the last two decades. The study of relaxed LCCs and LDCs, which allow the correction algorithm to abort (but not err) on a small fraction of the locations, provides a way to circumvent this barrier. This relaxation turned out to allow constant-query correcting and decoding algorithms for codes with polynomial block length. Focusing on local correction, Gur, Ramnarayan, and Rothblum [Proceedings of the 9th Innovations in Theoretical Computer Science Conference, ITCS’18, 2018, pp. 1–27] showed that there exist [Formula: see text]-query relaxed LCCs that achieve nearly-quartic block length [Formula: see text], for an arbitrarily small constant [Formula: see text]. We construct an [Formula: see text]-query relaxed LCC with nearly-linear block length [Formula: see text], for an arbitrarily small constant [Formula: see text]. This significantly narrows the gap between the lower bound which states that there are no [Formula: see text]-query relaxed LCCs with block length [Formula: see text]. In particular, our construction matches the parameters achieved by Ben-Sasson et al. [ SIAM J. Comput., 36 (2006), pp. 889–974], who constructed relaxed LDCs with the same parameters. This resolves an open problem raised by Gur, Ramnarayan, and Rothblum [Proceedings of the 9th Innovations in Theoretical Computer Science Conference, ITCS’18, 2018, pp. 1–27].
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».