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J-GLOBAL ID：202002218246714525   整理番号：20A2781920

確率的不確実性の下でのクエリー最小化【JST・京大機械翻訳】

Query Minimization Under Stochastic Uncertainty

著者 (5件)： Chaplick Steven (Lehrstuhl fuer Informatik I, Universitaet Wuerzburg, Wuerzburg, Germany) ,  Chaplick Steven (Department of Data Science and Knowledge Engineering, Maastricht University, Maastricht, The Netherlands) ,  Halldorsson Magnus M. (ICE-TCS, Department of Computer Science, Reykjavik University, Reykjavik, Iceland) ,  de Lima Murilo S. (School of Informatics, University of Leicester, Leicester, UK) ,  Tonoyan Tigran (Computer Science Department, Technion Institute of Technology, Haifa, Israel)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12118  ページ： 181-193  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コストを支払うことによって正確な値が質問できる間隔に関する確率的不確実性データによる問題を研究した。目標は,期待した全クエリコストを最小にしながら,問題に対する正しい解を見つけるための適応決定木を考案することである。著者らは,このシナリオにおけるソーティングが多項式時間で実行でき,一方,最小値を有するデータ項目を見つけるのは難しいように見えることを示した。これは,最小問題は,敵対的入力によるオンライン設定とオフライン検証設定の両方で容易であるので,直感である。しかし,確率的仮定は,オンライン設定に対する決定論的およびランダム化近似下限の両者をビートするために活用できる。いくつかの文献は,確率的入力による不確実性問題を解決するとき,クエリ/プロービングコストを最小化するために devotedげられたが,それらのどれも,著者らが記述する設定を考慮していない。本手法はクエリー競合アルゴリズムの研究に近く,確率的仮定の影響に関してより良い展望を与える。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不確実性 ,  近似法 ,  ソーティング ,  ディシジョンツリー
準シソーラス用語： *クエリー ,  決定論 ,  オンライン ,  競合アルゴリズム ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的最適化 ,  クエリー最小化 ,  選別 ,  選択 ,  オンラインアルゴリズム

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  不確実性 ,  クエリー ,  最小化