Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Simulation beats richness: new data-structure lower bounds

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F18%3A10387323" target="_blank" >RIV/00216208:11320/18:10387323 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1145/3188745.3188874" target="_blank" >https://doi.org/10.1145/3188745.3188874</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/3188745.3188874" target="_blank" >10.1145/3188745.3188874</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Simulation beats richness: new data-structure lower bounds

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We develop a new technique for proving lower bounds in the setting of asymmetric communication, a model that was introduced in the famous works of Miltersen (STOC&apos;94) and Miltersen, Nisan, Safra and Wigderson (STOC&apos;95). At the core of our technique is the first simulation theorem in the asymmetric setting, where Alice gets a p x n matrix x over F2 and Bob gets a vector y ELEMENT OF F2n. Alice and Bob need to evaluate f(x. y) for a Boolean function f: {0,1}p RIGHTWARDS ARROW {0,1}. Our simulation theorems show that a deterministic/randomized communication protocol exists for this problem, with cost C. n for Alice and C for Bob, if and only if there exists a deterministic/randomized *parity decision tree* of cost Θ(C) for evaluating f. As applications of this technique, we obtain the following results: 1. The first strong lower-bounds against randomized data-structure schemes for the Vector-Matrix-Vector product problem over F2. Moreover, our method yields strong lower bounds even when the data-structure scheme has tiny advantage over random guessing. 2. The first lower bounds against randomized data-structures schemes for two natural Boolean variants of Orthogonal Vector Counting. 3. We construct an asymmetric communication problem and obtain a deterministic lower-bound for it which is provably better than any lower-bound that may be obtained by the classical Richness Method of Miltersen et al. (STOC &apos;95). This seems to be the first known limitation of the Richness Method in the context of proving deterministic lower bounds.

  • Název v anglickém jazyce

    Simulation beats richness: new data-structure lower bounds

  • Popis výsledku anglicky

    We develop a new technique for proving lower bounds in the setting of asymmetric communication, a model that was introduced in the famous works of Miltersen (STOC&apos;94) and Miltersen, Nisan, Safra and Wigderson (STOC&apos;95). At the core of our technique is the first simulation theorem in the asymmetric setting, where Alice gets a p x n matrix x over F2 and Bob gets a vector y ELEMENT OF F2n. Alice and Bob need to evaluate f(x. y) for a Boolean function f: {0,1}p RIGHTWARDS ARROW {0,1}. Our simulation theorems show that a deterministic/randomized communication protocol exists for this problem, with cost C. n for Alice and C for Bob, if and only if there exists a deterministic/randomized *parity decision tree* of cost Θ(C) for evaluating f. As applications of this technique, we obtain the following results: 1. The first strong lower-bounds against randomized data-structure schemes for the Vector-Matrix-Vector product problem over F2. Moreover, our method yields strong lower bounds even when the data-structure scheme has tiny advantage over random guessing. 2. The first lower bounds against randomized data-structures schemes for two natural Boolean variants of Orthogonal Vector Counting. 3. We construct an asymmetric communication problem and obtain a deterministic lower-bound for it which is provably better than any lower-bound that may be obtained by the classical Richness Method of Miltersen et al. (STOC &apos;95). This seems to be the first known limitation of the Richness Method in the context of proving deterministic lower bounds.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GBP202%2F12%2FG061" target="_blank" >GBP202/12/G061: Centrum excelence - Institut teoretické informatiky (CE-ITI)</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 50th Annual {ACM} {SIGACT} Symposium on Theory of Computing, {STOC} 2018, Los Angeles, CA, USA, June 25-29, 2018

  • ISBN

    978-1-4503-5559-9

  • ISSN

  • e-ISSN

    neuvedeno

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1013-1020

  • Název nakladatele

    ACM New York, NY, USA

  • Místo vydání

    New York, NY, USA

  • Místo konání akce

    Los Angeles, CA, USA

  • Datum konání akce

    25. 6. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku