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Enregistrement W4382766048 · doi:10.4230/lipics.approx/random.2023.52

Extracting Mergers and Projections of Partitions

2023· preprint· en· W4382766048 sur OpenAlexfundno aff
Swastik Kopparty, N Vishvajeet

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTopological and Geometric Data Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésRandomnessCombinatoricsOmegaMathematicsLemma (botany)Constant (computer programming)Discrete mathematicsRandom variableEntropy (arrow of time)Computer scienceStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the problem of extracting randomness from somewhere-random sources, and related combinatorial phenomena: partition analogues of Shearer’s lemma on projections. A somewhere-random source is a tuple (X_1, …, X_t) of (possibly correlated) {0,1}ⁿ-valued random variables X_i where for some unknown i ∈ [t], X_i is guaranteed to be uniformly distributed. An extracting merger is a seeded device that takes a somewhere-random source as input and outputs nearly uniform random bits. We study the seed-length needed for extracting mergers with constant t and constant error. Since a somewhere-random source has min-entropy at least n, a standard extractor can also serve as an extracting merger. Our goal is to understand whether the further structure of being somewhere-random rather than just having high entropy enables smaller seed-length, and towards this we show: - Just like in the case of standard extractors, seedless extracting mergers with even just one output bit do not exist. - Unlike the case of standard extractors, it is possible to have extracting mergers that output a constant number of bits using only constant seed. Furthermore, a random choice of merger does not work for this purpose! - Nevertheless, just like in the case of standard extractors, an extracting merger which gets most of the entropy out (namely, having Ω(n) output bits) must have Ω(log n) seed. This is the main technical result of our work, and is proved by a second-moment strengthening of the graph-theoretic approach of Radhakrishnan and Ta-Shma to extractors. All this is in contrast to the status for condensing mergers (where the output is only required to have high min-entropy), whose seed-length/output-length tradeoffs can all be fully explained by using standard condensers. Inspired by such considerations, we also formulate a new and basic class of problems in combinatorics: partition analogues of Shearer’s lemma. We show basic results in this direction; in particular, we prove that in any partition of the 3-dimensional cube [0,1]³ into two parts, one of the parts has an axis parallel 2-dimensional projection of area at least 3/4.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,031 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
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