Esercizio - bilanciamento di insiemi con un colore casuale
Teoria: Limiti di Chernoff e di HoeffdingMarkov applicato a e^(tX) dà code esponenziali. Per somme di Bernoulli indipendenti con media μ: P(X ≥ (1+δ)μ) ≤ [e^δ/(1+δ)^(1+δ)]^μ ≤ e^(-δ²μ/3) per 0<δ≤1, P(X ≤ (1-δ)μ) ≤ e^(-δ²μ/2), P(X ≥ R) ≤ 2^(-R) se R ≥ 6μ. Hoeffding per X_i in [a_i,b_i]: P(|S-E[S]| ≥ t) ≤ 2exp(-2t²/Σ(b_i-a_i)²). Applicazioni: n ≥ ln(2/δ)/(2ε²) campioni per stimare una probabilità, amplificazione BPP con k = O(log 1/ε) ripetizioni, bilanciamento di insiemi con scarto √(4m ln n).Limiti di Chernoff e di Hoeffding → (bilanciamento di insiemi) e, per l'unione sugli eventi, Union bound e verifica randomizzata - identità polinomiali e prodotti di matriciSpazi discreti richiamati; inclusione-esclusione (con le troncate di Bonferroni) e union bound Pr[unione] ≤ somma, valido senza indipendenza e stretto quando gli eventi sono rari (collisioni: C(n,2)/m). Principio delle decisioni differite: si fissa tutto tranne una scelta casuale e si limita la probabilità su quella. Lemma di Schwartz-Zippel: un polinomio non nullo di grado totale d, valutato in un punto di S^n scelto uniformemente, si annulla con prob ≤ d/|S| (induzione sul numero di variabili); test di identità polinomiale con errore unilaterale, ripetuto (d/|S|)^k. Freivalds: per verificare AB=C si controlla A(Br)=Cr con r in {0,1}^n in tempo O(n^2), errore ≤ 1/2 (stretto), 2^-k con k prove. Fingerprint: due stringhe di n bit si confrontano con a mod p per un primo casuale p ≤ M, errore ≤ n/π(M).Union bound e verifica randomizzata - identità polinomiali e prodotti di matrici →.
Testo. Sono dati elementi e sottoinsiemi; è la matrice con se l'elemento sta nel sottoinsieme . Si vuole colorare ogni elemento con o (vettore ) in modo che per ogni sottoinsieme sia piccolo.
- Dimostrare che esiste con e calcolare il limite per e .
- Con quale probabilità un colore casuale è buono? Quante prove servono in media?
- Se la riga ha elementi, trovare un limite per riga: con probabilità per tutte le righe insieme. Calcolarlo per , .
- Confrontare con una simulazione su una matrice casuale .
Soluzione
1. Esistenza. Si sceglie ogni con probabilità , indipendentemente. La riga è , somma di termini indipendenti, il termine in (ampiezza ), media . Quindi e Hoeffding dà, per , Con : , quindi . Per l'unione sulle righe, la probabilità che almeno una superi è per . Dunque con probabilità positiva nessuna riga supera : esiste un buon . Numeri: : ; : . Sono molto meno del massimo banale ( e ).
2. Probabilità e prove. La probabilità che un colore casuale sia buono è : per , per . Le prove sono indipendenti, quindi il numero di tentativi fino al successo è geometrico con media per : un algoritmo Las Vegas (si verifica in tempo ).
3. Limite per riga. Con elementi nella riga, e . Con questo vale e per l'unione su righe . Per , : . È quasi la metà del limite globale () perché le righe hanno elementi e non .
4. Simulazione. Matrice casuale con entrate equiprobabili (pesi di riga da a , media ); colori casuali:
- medio , massimo osservato : sempre sotto (il dei colori è buono, contro il garantito);
- il limite per riga (da a secondo il peso) è rispettato da tutte le righe nel dei colori, contro il garantito. Per : limite , valore medio osservato (massimo su prove). I limiti sono molto prudenti, dello stesso ordine di grandezza ma con costante circa doppia o tripla.
Risultato. Esiste con scarto ( per ); un colore casuale va bene con probabilità .
Verifica.
import math
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(3)
n = m = 100
A = (rng.random((n, m)) < 0.5).astype(int)
t = math.sqrt(4 * m * math.log(n)); w = A.sum(1); tr = np.sqrt(2 * w * math.log(4 * n))
mx, ok, ok_r = [], [], []
for _ in range(5000):
v = np.abs(A @ rng.choice([-1, 1], size=m))
mx.append(v.max()); ok.append(v.max() <= t); ok_r.append(bool(np.all(v <= tr)))
print(t, np.mean(mx), max(mx), np.mean(ok), np.mean(ok_r)) # 42.9 ~16.6 ~35 1.0 ~0.97Versione ripasso
Esistenza (Limiti di Chernoff e di HoeffdingMarkov applicato a e^(tX) dà code esponenziali. Per somme di Bernoulli indipendenti con media μ: P(X ≥ (1+δ)μ) ≤ [e^δ/(1+δ)^(1+δ)]^μ ≤ e^(-δ²μ/3) per 0<δ≤1, P(X ≤ (1-δ)μ) ≤ e^(-δ²μ/2), P(X ≥ R) ≤ 2^(-R) se R ≥ 6μ. Hoeffding per X_i in [a_i,b_i]: P(|S-E[S]| ≥ t) ≤ 2exp(-2t²/Σ(b_i-a_i)²). Applicazioni: n ≥ ln(2/δ)/(2ε²) campioni per stimare una probabilità, amplificazione BPP con k = O(log 1/ε) ripetizioni, bilanciamento di insiemi con scarto √(4m ln n).Limiti di Chernoff e di Hoeffding →). uniformi indipendenti; la riga ha termini in , : . Con vale ; unione sulle righe: , quindi un buon esiste.
Numeri. : ; : . Successo con probabilità (), media tentativi (Las Vegas).
Simulazione (, colori). Massimo medio , peggiore ; tutti i colori sotto ; limite per riga rispettato nel . Per : media contro .
Errore tipico. Dimenticare l'unione sulle righe: per una sola riga basterebbe .