実多項式としての低次のランダム関数


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(妥当な)均一にランダムなブール関数をサンプリングする方法があるf:{0,1}n{0,1}を持つ度実多項式として以下であるd

EDIT:ニッサンとSzegedyは程度の機能が示されているdせいぜいに依存d2d座標我々は仮定することができるので、nd2d。私が見るような問題は、以下の通りである:1)一方で、我々は上のランダムなブール関数を選ぶ場合はd2d座標、その程度は近くになりますd2dはるかに高いよりも、d。2)一方、次数各係数をdランダムに最大で選択すると、関数はブール値になりません。

質問は次のとおりです。これらの2つの問題を回避する低次ブール関数をサンプリングする方法はありますか?


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あなたは、実際の関数は度の実多項式の制限になりたいです 0-1の入力に、またはあなたはそれがそのようにしたいんF X = 1 IFF P X > 0、いくつかの実多項式のためのpの高々度D?または、他の何か?df(x)=1p(x)>0pd
ジョシュアグロチョウ

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@JoshuaGrochowフーリエ展開の次数がである関数が必要です。それが最初の選択肢です。d
イゴールシンカー

1
あなたのモデルは何ですか?サンプリングされた関数を書き留めるには時間かかります。フーリエ展開を出力する場合はn O d です。さdの固定定数を?2nnO(d)d
MCH

3
質問に詳細を追加しました。
イゴールシンカー

1
@MCH関数が次数場合d(レベルより上の重みが0の場合d)、d2d座標以上に依存することはできません。これは、NisanとSzegedyによる結果です。特別な場合を考えてくださいd=1。この場合、関数は(最大で)1座標に依存することがわかります。
イゴールシンカー

回答:


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些細な試みに打ち勝つアルゴリズムを次に示します。

以下は周知の事実(オドネルの本演習1.12)である:場合f:{1,1}n{1,1}程度有するブール関数であるd多項式、その後、すべてのフーリエ係数などをfFSはの整数倍である2 - D。Cauchy-SchwarzとParsevalを使用すると、最大4 dの非ゼロフーリエ係数とS | ˆf^(S)2d4dS|f^(S)|2d

これは、サンプリング方法を示唆しています-

  1. ランダム非負整数を選ぶSを全セットのS [ N ]せいぜいサイズのD、合計最大4 DaSS[n]d4d
  2. ましょうf(x)=SaS2dχS(x)
  3. fがブールであることを確認します。もしそうなら、f返します。それ以外の場合は、1に戻ります。

dffd

1/((nd)+4d4d)=1/O(n/d)d4d.
O(n/d)d4d

手順3の実行方法を示すために残りますを定義できます。確認してください(すべてのブール関数に対してNisan-Szegedyが保持する必要があります)そして、の変数へのすべての可能な割り当てでを評価します。これは時間ます。GurとTamuzは、このタスクに対してより高速なランダム化アルゴリズムを提供しますが、この部分は時間の複雑さを支配しないため、これで十分です。A={S:aS0}|A|d2dfA2d2d

全体的に、アルゴリズムは次数のランダムなサンプルを生成しますdO(nd)d4dnd2d2O(d24d)

d1/22n


dn=10d2d
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