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Enregistrement W32072441 · doi:10.1007/s11060-020-03434-7

Efficient Communication Using Partial Information.

2010· article· en· W32072441 sur OpenAlexaff
Mark Braverman, Anup Rao

Notice bibliographique

RevueElectronic colloquium on computational complexity · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComplexity and Algorithms in Graphs
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunication complexityComputer scienceBounded functionProtocol (science)Theoretical computer scienceComputational complexity theoryDiscrete mathematicsCommunications protocolMathematicsAlgorithmComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show how to efficiently simulate the sending of a message M to a receiver who has partial information about the message, so that the expected number of bits communicated in the simulation is close to the amount of additional information that the message reveals to the receiver. We use our simulation method to obtain several results in communication complexity. • We prove a new direct sum theorem for bounded round communication protocols. For every k, if the two party communication complexity of computing a function f is C > k, then the complexity of computing n copies of f using a k round protocol is at least Ω(n(C − O(k + √ Ck))). This is true in the distributional setting under any distribution on inputs, and also in the setting of worst case randomized computation. • We prove that the internal information cost (namely the information revealed to the parties) involved in computing any functionality using a two party interactive protocol on any input distribution is exactly equal to the amortized communication complexity of computing independent copies of the same functionality. Here by amortized communication complexity we mean the average per copy communication in the best protocol for computing multiple copies of a functionality, with a fixed error in each copy of the functionality. • Finally, we show that the only way to prove a strong direct sum theorem for communication complexity is by solving a particular variant of the pointer jumping problem that we define. If this problem has a cheap communication protocol, then a strong direct sum theorem must hold. On the other hand, if it does not, then the problem itself gives a counterexample for the direct sum question. In the process we show that a strong direct sum theorem for communication complexity holds if and only if efficient compression of communication protocols is possible. Microsoft Research New England, mbraverm@cs.toronto.edu. Computer Science and Engineering, University of Washington, anuprao@cs.washington.edu.

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)0,024
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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