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Enregistrement W4394737032 · doi:10.4230/lipics.itcs.2025.89

Optimal Communication Complexity of Chained Index

2024· preprint· en· W4394737032 sur OpenAlexaff
Janani Sundaresan

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGraph Labeling and Dimension Problems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)Communication complexityComputer scienceMathematicsAlgorithmWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the chain communication problem introduced by Cormode et al. [ICALP 2019]. For k ≥ 1, in the chain_{n,k} problem, there are k string and index pairs (X_i, σ_i) for i ∈ [k] such that the value at position σ_i in string X_i is the same bit for all k pairs. The input is shared between k+1 players as follows. Player 1 has the first string X₁ ∈ {0,1}ⁿ, player 2 has the first index σ₁ ∈ [n] and the second string X₂ ∈ {0,1}ⁿ, player 3 has the second index σ₂ ∈ [n] along with the third string X₃ ∈ {0,1}ⁿ, and so on. Player k+1 has the last index σ_k ∈ [n]. The communication is one way from each player to the next, starting from player 1 to player 2, then from player 2 to player 3 and so on. Player k+1, after receiving the message from player k, has to output a single bit which is the value at position σ_i in X_i for any i ∈ [k]. It is a generalization of the well-studied index problem, which is equivalent to chain_{n, 2}. Cormode et al. proved that the chain_{n,k} problem requires Ω(n/k²) communication, and they used it to prove streaming lower bounds for the approximation of maximum independent sets. Subsequently, Feldman et al. [STOC 2020] used it to prove lower bounds for streaming submodular maximization. However, it is not known whether the Ω(n/k²) lower bound used in these works is optimal for the problem, and in fact, it was conjectured by Cormode et al. that Ω(n) bits are necessary. We prove the optimal lower bound of Ω(n) for chain_{n,k} when k = o(n/log n) as our main result. This settles the open conjecture of Cormode et al., barring the range of k = Ω(n /log n). The main technique is a reduction to a non-standard index problem where the input to the players is such that the answer is biased away from uniform. This biased version of index is analyzed using tools from information theory. As a corollary, we get an improved lower bound for approximation of maximum independent set in vertex arrival streams via a reduction from chain directly.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,013
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,101 · 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

Citations0
Publié2024
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