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Enregistrement W3145958631 · doi:10.1109/focs52979.2021.00079

Amortized Circuit Complexity, Formal Complexity Measures, and Catalytic Algorithms

2022· article· en· W3145958631 sur OpenAlexafffund
Robert Robere, Jeroen Zuiddam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceAlgorithmBoolean functionDiscrete mathematicsCombinatoricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the amortized circuit complexity of boolean functions. Given a circuit model$\mathcal{F}$and a boolean function$f:\{0,1\}^{n}\rightarrow\{0,1\}$, the$\mathcal{F}$-amortized circuit complexity is defined to be the size of the smallest circuit that outputs$m$copies of$f$(evaluated on the same input), divided by$m$, as$m\rightarrow\infty$. We prove a general duality theorem that characterizes the amortized circuit complexity in terms of “formal complexity measures”. More precisely, we prove that the amortized circuit complexity in any circuit model composed out of gates from a finite set is equal to the pointwise maximum of the family of “formal complexity measures” associated with$\mathcal{F}$. Our duality theorem captures many of the formal complexity measures that have been previously studied in the literature for proving lower bounds (such as formula complexity measures, submodular complexity measures, and branching program complexity measures), and thus gives a characterization of formal complexity measures in terms of circuit complexity. We also introduce and investigate a related notion of catalytic circuit complexity, which we show is “intermediate” between amortized circuit complexity and standard circuit complexity, and which we also characterize (now, as the best integer solution to a linear program). Finally, using our new duality theorem as a guide, we strengthen the known upper bounds for non-uniform catalytic space, introduced by Buhrman et. al [1] (this is related to, but not the same as, our notion of catalytic circuit size). Potechin [2] proved that for any boolean function$f:\{0,1\}^{n}\rightarrow\{0,1\}$, there is a catalytic branching program computing$m=2^{2^{n}-1}$copies of$f$with total size$O(mn)$-that is, linear size per copy — refuting a conjecture of Girard, Koucký and McKenzie [3]. Potechin then asked if the number of copies$m$can be reduced while retaining the amortized upper bound. We make progress on this question by showing that if$f$has degree$d$when represented as polynomial over$\mathbb{F}_{2}$, then there is a catalytic branching program computing$m=2^{\begin{pmatrix}n\\ \leq d\end{pmatrix}}$copies of$f$with total size$O(mn)$.

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)0,020
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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