低誤差,2ソース抽出器を構築するための新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Ben-Aroya Avraham; Chattopadhyay Eshan; Doron Dean; Li Xin; Ta-Shma Amnon

文献

J-GLOBAL ID：202002213372205921 整理番号：20A1862420

低誤差,2ソース抽出器を構築するための新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A new approach for constructing low-error, two-source extractors

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資料名：
号： CCC ’18 ページ： 1-19 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文の主な貢献は,多項式-小エントロピー速度に対する明示的2ソース抽出器からの新しい低減と,tに対する良好な依存性を持つシード長を有する明示的t-非可解抽出器に対する無視できる誤差である。本削減は,ChatopodhyayとZuckermanフレームワーク(STOC2016)に基づいており,驚くことに,主要な構成要素であると思われ,追跡作業で現れる弾力性関数の使用で,驚くほど見逃される。弾力性関数の使用は,無視できる誤差を達成するための基本的な障壁を提起し,この新しい削減は,このボトルネックを回避する。パラメータには,非明示的な構築で保持するのに,t-non-malleable抽出器が必要であるが,現在,そのような抽出器を明示的に構築する方法は知られていない。その結果,明示的な低誤差2源抽出器の無条件構造を与えなかった。それにもかかわらず,本研究は,低誤差2ソース抽出器の重要な問題を解決するための実行可能なアプローチを与えると信じる。さらに,本研究は,低誤差2源抽出器構築における既存の障壁を強調し,非可給性抽出器の種子長におけるパラメータtの依存性に注意を向けた。著者らは,本研究が,非可給性および2源抽出器の明示的構築における更なる開発につながることを期待する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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フィルタ一般 , 人工知能 , 符号理論 , パターン認識

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