Une distribution est dit ε -fool une fonction f si | E x ∈ U ( f ( x ) ) - E x ∈ D ( f ( x ) ) | ≤ ϵ . Et on dit qu'il trompe une classe de fonctions s'il trompe chaque fonction de cette classe.
Il est connu que les espaces biaisés ϵ trompent la classe de parités sur les sous-ensembles. (voir Alon-Goldreich-Hastad-Peralta
pour de belles constructions de tels espaces). La question que je veux poser est une généralisation de ceci à des fonctions symétriques arbitraires.
Question: Supposons que nous prenons la classe des fonctions symétriques arbitraires sur un sous-ensemble, avons-nous une distribution (avec un petit support) qui trompe cette classe?
Quelques petites observations:
Il suffit de tromper des seuils exacts ( vaut 1 si et seulement si x en a exactement k parmi les indices de S ). Toute distribution que ε -fools ces seuils exacts n ε duper toutes les fonctions symétriques sur n bits de . (C'est parce que chaque fonction symétrique peut être écrite comme une combinaison linéaire réelle de ces seuils exacts où les coefficients de la combinaison sont soit 0 soit 1. La linéarité de l'espérance nous donne alors ce que nous voulons) Un argument similaire fonctionne également pour les seuils généraux ( Th S k ( x
vaut 1 si et seulement si x en a au moins k parmi les indices de S )Il existe une construction explicite d'une distribution avec le support via le PRG de Nisan pour LOGSPACE .
Les espaces arbitraires biaisés ne fonctionneront pas. Par exemple , si S est l'ensemble de tous les x tels que le nombre de ceux de x est mod non nul 3, cela est en fait ε -biased très faible pour ε ( à partir d' un résultat de Arkadev Chattopadyay ). Mais clairement, cela ne trompe pas la fonction MOD3.
Un sous-problème intéressant peut être le suivant: supposons que nous voulons simplement tromper les fonctions symétriques sur tous les n indices , avons-nous un bel espace? Par les observations ci-dessus, nous avons juste besoin de tromper les fonctions de seuil sur bits, qui est juste une famille de n + 1 fonctions. Ainsi, on peut simplement choisir la distribution par force brute. Mais existe-t-il de plus beaux exemples d'espaces qui trompent les Th [ n ] k pour chaque k ?