We study property testing of properties that are definable in first-order logic (FO) in the bounded-degree graph and relational structure models. We show that any FO property that is defined by a formula with quantifier prefix $\exists^*\forall^*$ is testable (i.e., testable with constant query complexity), while there exists an FO property that is expressible by a formula with quantifier prefix $\forall^*\exists^*$ that is not testable. In the dense graph model, a similar picture is long known (Alon, Fischer, Krivelevich, Szegedy, Combinatorica 2000), despite the very different nature of the two models. In particular, we obtain our lower bound by a first-order formula that defines a class of bounded-degree expanders, based on zig-zag products of graphs. We expect this to be of independent interest. We then prove testability of some first-order properties that speak about isomorphism types of neighbourhoods, including testability of $1$-neighbourhood-freeness, and $r$-neighbourhood-freeness under a mild assumption on the degrees.


翻译:我们研究了在一阶逻辑(FO)中可定义的、约束度图形和关系结构模型中的属性测试。我们表明,任何由公式定义的、带有一个量化前缀的公式的FO属性是可测试的(即,可以不断测试的质询复杂度),而存在一种以公式前缀的公式表示的、无法测试的FO属性。在密集的图形模型中,类似的图像是众所周知的(Alon、Fischer、Krivelevich、Szegedy、Compatorica 2000),尽管这两种模型的性质截然不同。特别是,我们得到了一个以图表的zig-zag产品为基础、定义一个约束度扩张器类别的第一阶公式的较低约束。我们期望这具有独立的兴趣。然后,我们证明了一些直线式社区类型的第一阶属性的可测试性,包括1美元接近度自由度的测试性,以及低度的低度假设。

0
下载
关闭预览

相关内容

《图表示学习》报告,McGill助理教授Hamilton讲授,79页ppt
最新《序列预测问题导论》教程,212页ppt
专知会员服务
84+阅读 · 2020年8月22日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Graph Neural Networks 综述
计算机视觉life
29+阅读 · 2019年8月13日
本周精选共读论文《计算机视觉图像分割》六篇
人工智能前沿讲习班
10+阅读 · 2019年4月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月5日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月4日
CSKG: The CommonSense Knowledge Graph
Arxiv
18+阅读 · 2020年12月21日
Arxiv
8+阅读 · 2020年5月2日
VIP会员
相关VIP内容
《图表示学习》报告,McGill助理教授Hamilton讲授,79页ppt
最新《序列预测问题导论》教程,212页ppt
专知会员服务
84+阅读 · 2020年8月22日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Graph Neural Networks 综述
计算机视觉life
29+阅读 · 2019年8月13日
本周精选共读论文《计算机视觉图像分割》六篇
人工智能前沿讲习班
10+阅读 · 2019年4月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员