当前位置:
X-MOL 学术
›
arXiv.cs.CC
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Sharper bounds on the Fourier concentration of DNFs
arXiv - CS - Computational Complexity Pub Date : 2021-09-09 , DOI: arxiv-2109.04525 Victor Lecomte, Li-Yang Tan
arXiv - CS - Computational Complexity Pub Date : 2021-09-09 , DOI: arxiv-2109.04525 Victor Lecomte, Li-Yang Tan
In 1992 Mansour proved that every size-$s$ DNF formula is
Fourier-concentrated on $s^{O(\log\log s)}$ coefficients. We improve this to
$s^{O(\log\log k)}$ where $k$ is the read number of the DNF. Since $k$ is
always at most $s$, our bound matches Mansour's for all DNFs and strengthens it
for small-read ones. The previous best bound for read-$k$ DNFs was
$s^{O(k^{3/2})}$. For $k$ up to $\tilde{\Theta}(\log\log s)$, we further
improve our bound to the optimal $\mathrm{poly}(s)$; previously no such bound
was known for any $k = \omega_s(1)$. Our techniques involve new connections between the term structure of a DNF,
viewed as a set system, and its Fourier spectrum.
中文翻译:
DNF 的傅立叶浓度的更清晰界限
1992 年 Mansour 证明了每个 size-$s$ DNF 公式都集中在 $s^{O(\log\log s)}$ 系数上。我们将其改进为 $s^{O(\log\log k)}$,其中 $k$ 是 DNF 的读取数。由于 $k$ 始终最多为 $s$,因此我们的边界匹配所有 DNF 的 Mansour 边界,并针对小读数增强它。之前 read-$k$ DNF 的最佳边界是 $s^{O(k^{3/2})}$。对于高达 $\tilde{\Theta}(\log\log s)$ 的 $k$,我们进一步改进了对最优 $\mathrm{poly}(s)$ 的界限;以前对于任何 $k = \omega_s(1)$ 都不知道这样的界限。我们的技术涉及 DNF 的期限结构(被视为集合系统)与其傅立叶频谱之间的新联系。
更新日期:2021-09-13
中文翻译:
DNF 的傅立叶浓度的更清晰界限
1992 年 Mansour 证明了每个 size-$s$ DNF 公式都集中在 $s^{O(\log\log s)}$ 系数上。我们将其改进为 $s^{O(\log\log k)}$,其中 $k$ 是 DNF 的读取数。由于 $k$ 始终最多为 $s$,因此我们的边界匹配所有 DNF 的 Mansour 边界,并针对小读数增强它。之前 read-$k$ DNF 的最佳边界是 $s^{O(k^{3/2})}$。对于高达 $\tilde{\Theta}(\log\log s)$ 的 $k$,我们进一步改进了对最优 $\mathrm{poly}(s)$ 的界限;以前对于任何 $k = \omega_s(1)$ 都不知道这样的界限。我们的技术涉及 DNF 的期限结构(被视为集合系统)与其傅立叶频谱之间的新联系。