軍事政権を分割する堅牢性


16

ブール関数は、が最大で影響変数を持つ場合、ジャンタであると言います。F :{ 0 、1 } のn → { 0 、1 } f:{0,1}n→{0,1}K kF fKk

ましょうである -junta。変数の意味によって。修正 が影響変数の少なくともを含むような が存在することは明らかです。F :{ 0 、1 } のn → { 0 、1 } f:{0,1}n→{0,1}2 K 2k、F f、X 1、X 2、... 、X N x1,x2,…,xnS 1 = { X 1は、xは2、... 、XがN2 }、S 2 = { x n2 +1、xn2 +2、…、xn}。S∈{S1、S2}SKF

S1={x1,x2,…,xn2},S2={xn2+1,xn2+2,…,xn}.
S∈{S1,S2}Skf

ここでとし、は epsilon-すべての -junta から遠いものと仮定します(つまり、の値を少なくとも -junta にするために)。上記のステートメントの「堅牢な」バージョンを作成できますか?すなわち、普遍定数の存在である、セットように、あるせいぜい含むすべての機能から-farに影響を与える変数?ε > 0 F :{ 0 、1 } のn → { 0 、1 } ε 2 K ε F 2 K C S ∈ { S 1、S 2 } F εをϵ>0f:{0,1}n→{0,1}ϵ2kϵf2kcS∈{S1,S2}fc kSϵckS

注:質問の元の定式化では、はに修正されました。Nealの例は、このような値では不十分であることを示しています。ただし、プロパティテストでは通常定数にあまり関心がないため、条件を少し緩和しました。cc22cc


条件を明確にできますか?fの値が常に変数に依存しない限り、変数は「影響」しますか?「fの値を変更するf」とは、特定のxの値f (x )の 1つを変更するということですか?f(x)x
— ニールヤング

もちろん、変数x ixiは、f (y )≠ f (y ′)であるnnビット文字列yが存在する場合に影響を及ぼします。ここで、y ′はi番目の座標が反転した文字列yです。fの値を変更すると、その真理値表に変更が加えられます。yf(y)≠f(y′)y′yif

回答:


17

答えは「はい」です。その証拠は矛盾です。

表記上の便宜上、最初のn / 2変数をxで、2番目のn / 2変数をyで示します。仮定するFを(X 、Yは)であるδ -close関数F 1(X 、Y )のみに依存するk個の座標X。影響力のある座標をT 1で示します。同様に、f (x 、y )がn/2xn/2yf(x,y)δf1(x,y)kxT1f(x,y)δ -close関数 F 2(X 、Y )のみに依存する k個の座標 Y。影響力のある座標を T 2で示します。我々は証明する必要 fがある 4 δに近い- 2 k個の -junta〜F(X 、Y )。δf2(x,y)kyT2f4δ2kf~(x,y)

x 1とx 2がT 1のすべての座標で一致し、y 1とy 2がT 2のすべての座標で一致する場合、(x 1、y 1)〜(x 2、y 2)としましょう。各等価クラスから代表を一様にランダムに選択します。ましょう(ˉ X、ˉ Y)のクラスの代表である(X 、(x1,y1)∼(x2,y2)x1x2T1y1y2T2(x¯,y¯)y )。定義〜Fを次のように 〜F(X 、Y )= F (ˉ X、ˉ Y)。(x,y)f~

f~(x,y)=f(x¯,y¯).

ことは明らかである〜fがある2 k個の -junta(それが唯一の変数に依存してT 1 ∪ T 2)。私たちは、それが距離であることを証明しなければならない4 δからFの期待インチf~2kT1∪T2)4δf

私たちは、そのことを証明したい のPr 〜F(Prはxは、Y(〜F(X 、Y )≠ F (X 、Y )))= Prの(F (ˉ のx、ˉ Y)≠ F (X 、Y ))≤ 4つのδ 、X及びYは、ランダムに一様に選択されます。ランダムなベクトルを考えます

Prf~(Prx,y(f~(x,y)≠f(x,y)))=Pr(f(x¯,y¯)≠f(x,y))≤4δ,
xy〜xをから得られたXのすべてのビットを保持することによりT1とランダムに存在しないすべてのビットを反転T1、及びベクター〜Yは同様に定義。なお、 Prの(〜F(X、Y)≠F(X、Y))=Prの(F( ˉ X、 ˉ Y)≠F(X、Y))=Prをx~xT1T1y~(F (〜X、〜Y)≠ F (X 、Y ))。
Pr(f~(x,y)≠f(x,y))=Pr(f(x¯,y¯)≠f(x,y))=Pr(f(x~,y~)≠f(x,y)).

我々は、 Prの(F (X 、Y )≠ F (〜X、Y ))≤ のPr (F (X 、Y )≠ F 1(X 、Y ))+ Prの(F 1(X 、Y )≠ F 1(〜X、Y ))+ Prの(F1(〜X、Y )≠ F (〜X、Y ))≤ δ + 0 + δ = 2 δ 。

Pr(f(x,y)≠f(x~,y))≤Pr(f(x,y)≠f1(x,y))+Pr(f1(x,y)≠f1(x~,y))+Pr(f1(x~,y)≠f(x~,y))≤δ+0+δ=2δ.

同様のPr (F (〜X、Y )≠ F (〜X、〜Y))≤ 2 δ。我々は Prの(F (ˉ X、ˉ Y)≠ F (X 、Y ))≤ 4 δを。 QEDPr(f(x~,y)≠f(x~,y~))≤2δ

Pr(f(x¯,y¯)≠f(x,y))≤4δ.

この証明を「ランダム化解除」するのは簡単です。すべてのために(X 、Y )、聞かせて〜F(X 、Y )= 1であれば、F (X 、Y )= 1ほとんどのための(X "、Y ")の同値クラスの(X 、Y )、及び〜F(x 、y )= 0、それ以外の場合。(x,y)f~(x,y)=1f(x,y)=1(x′,y′)(x,y)f~(x,y)=0


12

境界が保持する最小のcはc = 1ですc√2 -1≈2.41。c=12√−1≈2.41

補題1と2は、このcに対して境界が成り立つことを示しています。補題3は、この限界が厳しいことを示しています。c

(比較すると、Juriのエレガントな確率論的議論はc = 4を与えます。)c=4

してみましょうC = 1√2 −1。補題1は、k=0の上限を示します。c=12√−1k=0

Lemma 1: If ff is ϵgϵg-near a function gg that has no influencing variables in S2S2, and ff is ϵhϵh-near a function hh that has no influencing variables in S1S1, then ff is ϵϵ-near a constant function, where ϵ≤(ϵg+ϵh)/2cϵ≤(ϵg+ϵh)/2c.

Proof. Let ϵϵ be the distance from ff to a constant function. Suppose for contradiction that ϵϵ does not satisfy the claimed inequality. Let y=(x1,x2,…,xn/2)y=(x1,x2,…,xn/2) and z=(xn/2+1,…,xn)z=(xn/2+1,…,xn) and write ff, gg, and hh as f(y,z)f(y,z), g(y,z)g(y,z) and h(y,z)h(y,z), so g(y,z)g(y,z) is independent of zz and h(y,z)h(y,z) is independent of yy.

(I find it helpful to visualize ff as the edge-labeling of the complete bipartite graph with vertex sets {y}{y} and {z}{z}, where gg gives a vertex-labeling of {y}{y}, and hh gives a vertex-labeling of {z}{z}.)

Let g0g0 be the fraction of pairs (y,z)(y,z) such that g(y,z)=0g(y,z)=0. Let g1=1−g0g1=1−g0 be the fraction of pairs such that g(y,z)=1g(y,z)=1. Likewise let h0h0 be the fraction of pairs such that h(y,z)=0h(y,z)=0, and let h1h1 be the fraction of pairs such that h(y,z)=1h(y,z)=1.

Without loss of generality, assume that, for any pair such that g(y,z)=h(y,z)g(y,z)=h(y,z), it also holds that f(y,z)=g(y,z)=h(y,z)f(y,z)=g(y,z)=h(y,z). (Otherwise, toggling the value of f(y,z)f(y,z) allows us to decrease both ϵgϵg and ϵhϵh by 1/2n1/2n, while decreasing the ϵϵ by at most 1/2n1/2n, so the resulting function is still a counter-example.) Say any such pair is ``in agreement''.

The distance from ff to gg plus the distance from ff to hh is the fraction of (x,y)(x,y) pairs that are not in agreement. That is, ϵg+ϵh=g0h1+g1h0ϵg+ϵh=g0h1+g1h0.

The distance from ff to the all-zero function is at most 1−g0h01−g0h0.

The distance from ff to the all-ones function is at most 1−g1h11−g1h1.

Further, the distance from ff to the nearest constant function is at most 1/21/2.

Thus, the ratio ϵ/(ϵg+ϵh)ϵ/(ϵg+ϵh) is at most min(1/2,1−g0h0,1−g1h1)g0h1+g1h0,

min(1/2,1−g0h0,1−g1h1)g0h1+g1h0,
where g0,h0∈[0,1]g0,h0∈[0,1] and g1=1−g0g1=1−g0 and h1=1−h0h1=1−h0.

By calculation, this ratio is at most 12(√2−1)=c/212(2√−1)=c/2. QED

Lemma 2 extends Lemma 1 to general kk by arguing pointwise, over every possible setting of the 2k2k influencing variables. Recall that c=1√2−1c=12√−1.

Lemma 2: Fix any kk. If ff is ϵgϵg-near a function gg that has kk influencing variables in S2S2, and ff is ϵhϵh-near a function hh that has kk influencing variables in S1S1, then ff is ϵϵ-near a function ˆff^ that has at most 2k2k influencing variables, where ϵ≤(ϵg+ϵh)/2cϵ≤(ϵg+ϵh)/2c.

Proof. Express ff as f(a,y,b,z)f(a,y,b,z) where (a,y)(a,y) contains the variables in S1S1 with aa containing those that influence hh, while (b,z)(b,z) contains the variables in S2S2 with bb containing those influencing gg. So g(a,y,b,z)g(a,y,b,z) is independent of zz, and h(a,y,b,z)h(a,y,b,z) is independent of yy.

For each fixed value of aa and bb, define Fab(y,z)=f(a,y,b,z)Fab(y,z)=f(a,y,b,z), and define GabGab and HabHab similarly from gg and hh respectively. Let ϵgabϵgab be the distance from FabFab to GabGab (restricted to (y,z)(y,z) pairs). Likewise let ϵhabϵhab be the distance from FabFab to HabHab.

By Lemma 1, there exists a constant cabcab such that the distance (call it ϵabϵab) from FabFab to the constant function cabcab is at most (ϵhab+ϵgab)/(2c)(ϵhab+ϵgab)/(2c). Define ˆf(a,y,b,z)=cabf^(a,y,b,z)=cab.

Clearly ˆff^ depends only on aa and bb (and thus at most kk variables).

Let ϵˆfϵf^ be the average, over the (a,b)(a,b) pairs, of the ϵabϵab's, so that the distance from ff to ˆff^ is ϵˆfϵf^.

Likewise, the distances from ff to gg and from ff to hh (that is, ϵgϵg and ϵh)ϵh) are the averages, over the (a,b)(a,b) pairs, of, respectively, ϵgabϵgab and ϵhabϵhab.

Since ϵab≤(ϵhab+ϵgab)/(2c)ϵab≤(ϵhab+ϵgab)/(2c) for all a,ba,b, it follows that ϵˆf≤(ϵg+ϵh)/(2c)ϵf^≤(ϵg+ϵh)/(2c). QED

Lemma 3 shows that the constant cc above is the best you can hope for (even for k=0k=0 and ϵ=0.5ϵ=0.5).

Lemma 3: There exists ff such that ff is (0.5/c)(0.5/c)-near two functions gg and hh, where gg has no influencing variables in S2S2 and h has no influencing variables in S1, and f is 0.5-far from every constant function.

Proof. Let y and z be x restricted to, respectively, S1 and S2. That is, y=(x1,…,xn/2) and z=(xn/2+1,…,xn).

Identify each possible y with a unique element of [N], where N=2n/2. Likewise, identify each possible z with a unique element of [N]. Thus, we think of f as a function from [N]×[N] to {0,1}.

Define f(y,z) to be 1 iff max(y,z)≥1√2N.

By calculation, the fraction of f's values that are zero is (1√2)2=12, so both constant functions have distance 12 to f.

Define g(y,z) to be 1 iff y≥1√2N. Then g has no influencing variables in S2. The distance from f to g is the fraction of pairs (y,z) such that y<1√2N and z≥1√2N. By calculation, this is at most 1√2(1−1√2)=0.5/c

Similarly, the distance from f to h, where h(y,z)=1 iff z≥1√2N, is at most 0.5/c.

QED


First of all, thanks Neal! This indeed sums it up for k=0, and sheds some light on the general problem. However in the case of k=0 the problem is a bit degenerate (as 2k=k), so I'm more curious regarding the case of k≥1. I didn't manage to extend this claim for k>0, so if you have an idea on how to do it - I'd appreciate it. If it simplifies the problem, then the exact constants are not crucial; that is, ϵ/2-far can be replaced by ϵ/c-far, for some universal constant c.

2
I've edited it to add the extension to general k. And Yuri's argument below gives a slightly looser factor with an elegant probabilistic argument.
— Neal Young

Sincere thanks Neal! This line of reasoning is quite enlightening.
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.