Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Что касается сложности связи , проблема Гэп-Хэмминга спрашивает, если Алисе и Бобу дана (потенциально разная) строка, какое минимальное количество битов им нужно обменять, чтобы Алиса могла приблизительно вычислить расстояние Хэмминга между их строками. . Решение проблемы примерно заявляет, что если Алисе и Бобу дана строка, то любой протокол связи, используемый для вычисления расстояния Хэмминга между их строками, работает (асимптотически) не лучше, чем Боб отправляет всю свою строку Алисе. Более конкретно, если Алисе и Бобу даны-битные строки, не существует протокола связи, который позволял бы Алисе вычислять расстояние Хэмминга между их строками с точностью до менее чем битов .

Проблема Гэп-Хэмминга имеет приложения для доказательства нижних оценок для многих потоковых алгоритмов, включая оценку частоты моментов [1] и оценку энтропии. [2]

Официальное заявление [ править ]

В этой задаче Алиса и Боб получают по строке и , соответственно, в то время как Алиса должна вычислить (частичную) функцию,

используя наименьшее возможное количество общения. Здесь указывает, что Алиса может возвращать любое из и - расстояние Хэмминга между и . Другими словами, Алисе необходимо вернуть, является ли строка Боба существенно похожей или существенно отличной от ее строки, при этом минимизируя количество битов, которыми она обменивается с Бобом.

Решение проблемы гласит, что для вычислений требуется как минимум коммуникация. В частности, он требует связи даже тогда, когда и выбираются равномерно случайным образом из .

История [ править ]

Проблема Гэп-Хэмминга была первоначально предложена Индиком и Вудраффом, которые первоначально доказали линейную нижнюю границу сложности односторонней связи проблемы (где Алисе разрешено получать данные только от Боба) и предположили линейную нижнюю границу для общий случай. [3] Вопрос о бесконечном цикле (в котором Алисе и Бобу разрешено обмениваться любым количеством сообщений) оставался открытым до тех пор, пока Чакрабарти и Регев не доказали с помощью аргумента против концентрации , что общая проблема также имеет линейный нижний предел. связанная сложность, тем самым полностью решая исходный вопрос. [4]За этим результатом последовала серия других работ, в которых стремились упростить или найти новые подходы к доказательству желаемой нижней границы, в частности, сначала Видиком [5], а затем Шерстовым [6] и, недавно, с теоретико-информационным подходом. Хадаром, Лю, Полянским и Шаевицем. [7]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Индик, Петр; Вудрафф, Дэвид (2005). «Оптимальные аппроксимации частотных моментов потоков данных». Материалы тридцать седьмого ежегодного симпозиума ACM по теории вычислений - STOC '05 . п. 202. DOI : 10.1145 / 1060590.1060621 . ISBN 9781581139600. S2CID  7911758 .
  2. ^ Чакрабарти, Амит; Кормод, Грэм; Макгрегор, Эндрю (2010). «Почти оптимальный алгоритм для оценки энтропии потока». ACM-транзакции по алгоритмам . 6 (3): 1-21. CiteSeerX 10.1.1.190.5419 . DOI : 10.1145 / 1798596.1798604 . ISSN 1549-6325 . S2CID 6733816 .   
  3. ^ Indyk, P .; Вудрафф, Д. (2003). «Тесные нижние границы для задачи о различных элементах». 44-й ежегодный симпозиум IEEE по основам информатики, 2003 г. Труды . С. 283–288. DOI : 10.1109 / SFCS.2003.1238202 . ISBN 9780769520407. S2CID  7648045 .
  4. ^ Чакрабарти, Амит; Регев, Одед (2011). «Оптимальная нижняя граница коммуникационной сложности расстояния ГЭПа-Хэмминга». Материалы 43-го ежегодного симпозиума ACM по теории вычислений - STOC '11 . п. 51. arXiv : 1009.3460 . DOI : 10.1145 / 1993636.1993644 . ISBN 9781450306911. S2CID  10274326 .
  5. ^ Видик, Томас (2012). «Неравенство концентрации для перекрытия вектора на большом множестве, с приложением к коммуникационной сложности проблемы разрыва-Хэмминга-расстояния» . Чикагский журнал теоретической информатики . 18 : 1–12. DOI : 10,4086 / cjtcs.2012.001 .
  6. ^ Шерстов, Александр А. (2012-05-17). «Коммуникационная сложность расстояния Хэмминга» . Теория вычислений . 8 (1): 197–208. DOI : 10.4086 / toc.2012.v008a008 . ISSN 1557-2862 . 
  7. ^ Шаевиц, Офер; Полянский, Юрий; Лю, Цзинбо; Хадар, Ури (2019-01-25). «Коммуникационная сложность оценки корреляций». arXiv : 1901.09100v2 [ cs.IT ].