Constant matters: Fine-grained Complexity of Differentially Private Continual Observation
Notice bibliographique
Résumé
In an influential paper, Linial and Shraibman (STOC '07) introduced the factorization norm as a powerful tool for proving lower bounds against randomized and quantum communication complexities. They showed that the logarithm of the approximate γ₂-factorization norm is a lower bound for these parameters and asked whether a stronger lower bound that replaces approximate γ₂ norm with the γ₂ norm holds. We answer the question of Linial and Shraibman in the negative by exhibiting a 2ⁿ×2ⁿ Boolean matrix with γ₂ norm 2^Ω(n) and randomized communication complexity O(log n). As a corollary, we recover the recent result of Chattopadhyay, Lovett, and Vinyals (CCC '19) that deterministic protocols with access to an Equality oracle are exponentially weaker than (one-sided error) randomized protocols. In fact, as a stronger consequence, our result implies an exponential separation between the power of unambiguous nondeterministic protocols with access to Equality oracle and (one-sided error) randomized protocols, which answers a question of Pitassi, Shirley, and Shraibman (ITSC '23). Our result also implies a conjecture of Sherif (Ph.D. thesis) that the γ₂ norm of the Integer Inner Product function (IIP) in dimension 3 or higher is exponential in its input size.
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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 | 0,009 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».