Questions marquées «derandomization»

Chaque algorithme aléatoire peut être simulé par un algorithme déterministe, au détriment d'une augmentation exponentielle du temps d'exécution. La dérandomisation consiste à convertir des algorithmes aléatoires en algorithmes déterministes efficaces.

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Dérandomisation non uniforme plus efficace?
Adleman, FOCS'78 a montré que tout circuit randomisé pour des entrées de longueur peut être dérandomisé de manière non uniforme. Cependant, la construction duplique effectivement le circuit d'origine fois, de sorte que le circuit dérandomisé est plus grand que le circuit d'origine d'un facteur . Existe-t-il une construction plus efficace …
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Théorème d'Adleman sur des demi-tours infinis?
Adleman a montré en 1978 que BPP⊆P/polyBPP⊆P/poly\mathrm{BPP}\subseteq \mathrm{P/poly} : si une fonction booléenne fff de nnn variables peut être calculée par un circuit booléen probabiliste de taille MMM , alors fff peut également être calculé par un circuit booléen déterministe de taille polynôme en MMM et nnn ; en fait, …
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Inégalité de type Chernoff pour les variables aléatoires indépendantes par paire
Les inégalités de type Chernoff sont utilisées pour montrer que la probabilité qu'une somme de variables aléatoires indépendantes s'écarte significativement de sa valeur attendue est exponentiellement faible dans la valeur attendue et l'écart. Existe-t-il une inégalité de type Chernoff pour toute somme de variables aléatoires indépendantes par paire ? En …
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Quelle est la complexité la plus défavorable du tamis de champ numérique?
Compte tenu composite N∈NN∈NN\in\Bbb N tamis de champ numérique général est le meilleur algorithme de factorisation connu pour factorisation entier de NNN . Il s'agit d'un algorithme randomisé et nous obtenons une complexité attendue de O(e649√(logN)13(loglogN)23)O(e649(log⁡N)13(log⁡log⁡N)23)O\Big(e^{\sqrt{\frac{64}{9}}(\log N)^{\frac 13}(\log\log N)^{\frac 23}}\Big)à facteurNNN. J'ai cherché des informations sur la complexité du pire …
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Gaussiens indépendants par paire
Étant donné (iid gaussiens avec moyenne et variance ), est-il possible (comment?) D'échantillonner (pour ) Y_1, \ ldots, Y_m tels que les Y_i sont des gaussiens indépendants par paire avec moyenne 0 et variance 1 .X1,…,XkX1,…,XkX_1,\ldots,X_k000111m=k2m=k2m=k^2Y1,…,YmY1,…,YmY_1, \ldots, Y_mYiYiY_i000111
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Conséquence de PIT sur
Étant donné telle sorte que les coefficients de p , q soient bornés par B , est-ce que p ≡ q est vrai ?p(x1,…,xn),q(x1,…,xn)∈Z[x1,…,xn]p(x1,…,xn),q(x1,…,xn)∈Z[x1,…,xn]p(x_1,\dots,x_n),q(x_1,\dots,x_n)\in \Bbb Z[x_1,\dots,x_n]p,qp,qp,qBBBp≡qp≡qp\equiv q Le lemme de Schwartz-Zippel s'applique ici car il vaut pour les champs généraux et et il existe un algorithme randomisé efficace pour ce …
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