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Enregistrement W6987960037

Variants of Pseudo-deterministic Algorithms and Duality in TFNP

2023· dissertation· en· W6987960037 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComplexity and Algorithms in Graphs
Établissements canadiensBlackberry (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized algorithmBounded functionDeterministic algorithmQuantum algorithmVerifiable secret sharingRelaxation (psychology)Duality (order theory)Search algorithmPerspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a new notion of ``faux-deterministic'' algorithms for search problems in query complexity. Roughly, for a search problem $\\cS$, a faux-deterministic algorithm is a probability distribution $\\mathcal{A}$ over deterministic algorithms $A\\in \\mathcal{A}$ such that no computationally bounded adversary making black-box queries to a sampled algorithm $A\\sim \\mathcal{A}$ can find an input $x$ on which $A$ fails to solve $\\cS$ ($(x, A(x))\\notin \\cS$). Faux-deterministic algorithms are a relaxation of \\emph{pseudo-deterministic} algorithms, which are randomized algorithms with the guarantee that for any given input $x$, the algorithm outputs a unique output $y_x$ with high probability. Pseudo-deterministic algorithms are statistically indistinguishable from deterministic algorithms, while faux-deterministic algorithms relax this statistical indistinguishability to computational indistinguishability. 
\nWe prove that in the query model, every verifiable search problem that has a randomized algorithm also has a faux-deterministic algorithm. By considering the pseudo-deterministic lower bound of Goldwasser et al. \\cite{goldwasser_et_al:LIPIcs.CCC.2021.36}, we immediately prove an exponential gap between pseudo-deterministic and faux-deterministic complexities in query complexity. We additionally show that our faux-deterministic algorithm is also secure against quantum adversaries that can make black-box queries in superposition.
\nWe highlight two reasons to study faux-deterministic algorithms. First, for practical purposes, one can use a faux-deterministic algorithm instead of pseudo-deterministic algorithms in most cases where the latter is required. Second, since efficient faux-deterministic algorithms exist even when pseudo-deterministic ones do not, their existence demonstrates a barrier to proving pseudo-deterministic lower bounds: Lower bounds on pseudo-determinism must distinguish pseudo-determinism from faux-determinism.
\nFinally, changing our perspective to the adversaries' viewpoint, we introduce a notion of ``dual problem'' $\\cS^{*}$ for search problems $\\cS$. In the dual problem $\\cS^*$, the input is an algorithm $A$ purporting to solve $\\cS$, and our goal is to find an adverse input $x$ on which $A$ fails to solve $\\cS$. We discuss several properties in the query and Turing machine model that show the new problem $\\cS^*$ is analogous to a dual for $\\cS$.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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