Lower Bounds for Set-Multilinear Branching Programs
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we prove super-polynomial lower bounds for the model of sum of ordered set-multilinear algebraic branching programs, each with a possibly different ordering (∑smABP). Specifically, we give an explicit nd-variate polynomial of degree d such that any ∑smABP computing it must have size n^ω(1) for d as low as ω(log n). Notably, this constitutes the first such lower bound in the low degree regime. Moreover, for d = poly(n), we demonstrate an exponential lower bound. This result generalizes the seminal work of Nisan (STOC, 1991), which proved an exponential lower bound for a single ordered set-multilinear ABP. The significance of our lower bounds is underscored by the recent work of Bhargav, Dwivedi, and Saxena (TAMC, 2024), which showed that super-polynomial lower bounds against a sum of ordered set-multilinear branching programs - for a polynomial of sufficiently low degree - would imply super-polynomial lower bounds against general ABPs, thereby resolving Valiant’s longstanding conjecture that the permanent polynomial can not be computed efficiently by ABPs. More precisely, their work shows that if one could obtain such lower bounds when the degree is bounded by O(log n/ log log n), then it would imply super-polynomial lower bounds against general ABPs. Our results strengthen the works of Arvind & Raja (Chic. J. Theor. Comput. Sci., 2016) and Bhargav, Dwivedi & Saxena (TAMC, 2024), as well as the works of Ramya & Rao (Theor. Comput. Sci., 2020) and Ghoshal & Rao (International Computer Science Symposium in Russia, 2021), each of which established lower bounds for related or restricted versions of this model. They also strongly answer a question from the former two, which asked to prove super-polynomial lower bounds for general ∑smABP.
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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 | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».