北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

栏目: IT技术 · 发布时间: 5年前

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

编者按

近日,北京大学信息科学技术学院16级图灵班学生吴克文在计算机科学领域顶级国际会议,第52届ACM计算理论年会(52nd Annual Symposium on the Theory of Computing,STOC 2020)上发表《太阳花引理的改进(Improved bounds for the sunflower lemma)》和《利用随机赋值的决策表压缩(Decision list compression by mild random restrictions)》两篇论文。 前者同时荣获会议最佳论文奖

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

成果概述

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

太阳花(sunflower)是一种常见的组合结构,它表示若干两两相交均相同的集合。太阳花引理证明了,当我们有“足够多”大小不超过 w 的集合时,我们必能从中找到太阳花。自1960年由 Erdős, Rado 提出以来,尽管经历了诸多改进,太阳花引理中的“足够多”一直处于 w^w 量级。在吴克文等人的论文中,他们 将它改进到约 (log w)^w,更接近猜想的 O(1)^w 。由于太阳花结构的普遍性,该引理在计算机科学与组合数学中都有很多应用。本工作由吴克文与 Ryan Alweiss, Shachar Lovett, Jiapeng Zhang 合作完成。

决策表(decision list)是一种常见的布尔函数,它可以简便地写为 if-else 嵌套代码段。决策表压缩的结果表明,给定一个任意长的 if-else 代码段,如果每个 if 中依赖的变量都不太多,那么我们可以用一个“长度可控”的 if-else 代码段来近似它,且每个 if 中依赖的变量依然不多。在吴克文等人的论文中,他们对“长度可控”证明了渐进意义上紧的界,并证实了2013年由 Gopalan, Meka, Reingold 提出的析取范式压缩的猜想,同时提供了若干在布尔函数分析、学习理论中的应用。本工作由吴克文与 Shachar Lovett, Jiapeng Zhang 合作完成。

这两份工作均遵从“结构性 vs 随机性”的分析方式,其证明核心均为使用编码/解码的技术证明概率不等式,可以看作新的交换引理(switching lemma)。

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

作者简介

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

吴克文是北京大学信息科学技术学院图灵班16级本科生,科研兴趣为理论计算机,如:复杂性理论、算法设计与分析、密码学等。作为图灵班第一届毕业生,他将前往 UC Berkeley 继续学习。

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

关于STOC

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

ACM计算理论年会(STOC)是理论计算机科学领域最顶级的国际会议之一,在整个计算机科学领域享有崇高的声望,属于公认难度最高的会议之一。该会议由 ACM SIGACT (Special Interest Group in Algorithms and Computation Theory) 主办,历年会议涵盖的领域十分广泛,包括算法和数据结构、计算复杂性、密码学、计算几何、组合学、随机与去随机化、算法博弈论和量子计算等。因新冠疫情影响,STOC 2020 于2020年6月22-26日在线举行。

附:

《太阳花引理的改进》论文链接:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3357713.3384234

《利用随机赋值的决策表压缩》论文链接:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3357713.3384241

—   版权声明  —

本内容由北京大学前沿计算研究中心微信自身创作、收集的文字、图片和音视频资料,版权属北京大学前沿计算研究中心微信所有;从公开渠道收集、整理及授权转载的文字、图片和音视频资料,版权属原作者。本公众号内容原作者如不愿意在本号刊登内容,请及时通知本号,予以删除。

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖

点击 阅读原文 ,查看更多精彩!

喜欢本篇内容,请点 在看 北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖


以上所述就是小编给大家介绍的《北京大学图灵班本科生获STOC最佳论文奖》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

机器学习算法原理与编程实践

机器学习算法原理与编程实践

郑捷 / 电子工业出版社 / 2015-11 / 88.00

本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物,内容分为两大主线:单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外,还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法,均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深,深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照,有助于降低学习门槛,加深公式的理解,起到推广和扩......一起来看看 《机器学习算法原理与编程实践》 这本书的介绍吧!

SHA 加密
SHA 加密

SHA 加密工具

XML 在线格式化
XML 在线格式化

在线 XML 格式化压缩工具

正则表达式在线测试
正则表达式在线测试

正则表达式在线测试