In the semialgebraic range searching problem, we are to preprocess $n$ points in $\mathbb{R}^d$ s.t. for any query range from a family of constant complexity semialgebraic sets, all the points intersecting the range can be reported or counted efficiently. When the ranges are composed of simplices, the problem can be solved using $S(n)$ space and with $Q(n)$ query time with $S(n)Q^d(n) = \tilde{O}(n^d)$ and this trade-off is almost tight. Consequently, there exists low space structures that use $\tilde{O}(n)$ space with $O(n^{1-1/d})$ query time and fast query structures that use $O(n^d)$ space with $O(\log^{d} n)$ query time. However, for the general semialgebraic ranges, only low space solutions are known, but the best solutions match the same trade-off curve as the simplex queries. It has been conjectured that the same could be done for the fast query case but this open problem has stayed unresolved. Here, we disprove this conjecture. We give the first nontrivial lower bounds for semilagebraic range searching and related problems. We show that any data structure for reporting the points between two concentric circles with $Q(n)$ query time must use $S(n)=\Omega(n^{3-o(1)}/Q(n)^5)$ space, meaning, for $Q(n)=O(\log^{O(1)}n)$, $\Omega(n^{3-o(1)})$ space must be used. We also study the problem of reporting the points between two polynomials of form $Y=\sum_{i=0}^\Delta a_i X^i$ where $a_0, \cdots, a_\Delta$ are given at the query time. We show $S(n)=\Omega(n^{\Delta+1-o(1)}/Q(n)^{\Delta^2+\Delta})$. So for $Q(n)=O(\log^{O(1)}n)$, we must use $\Omega(n^{\Delta+1-o(1)})$ space. For the dual semialgebraic stabbing problems, we show that in linear space, any data structure that solves 2D ring stabbing must use $\Omega(n^{2/3})$ query time. This almost matches the linearization upper bound. For general semialgebraic slab stabbing problems, again, we show an almost tight lower bounds.


翻译:在半地球范围搜索问题中, 对于来自常态复杂度半地球组的任何查询范围, 都可以报告或有效计算所有范围交叉的点。 当范围由 Simplice 组成时, 问题可以使用$S( n) 空间解决, 以$Q( n) 查询时间解决 $S( n) =( n) =( t) =( t) = (n) = (n) = (n) =( t) =( t) =( O) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) =(r) =(O}(n) =(O}(n) }(n) =(n) =(n) ) =(n) =(n) ) =(O}(n) =(n) ) =(n) ) =(n) =(n) =(n) =(n) =(n) ) =(O}(n) ) ) =(美元(n) =(n) =(美元(n) =(n) =(n) ) =(美元(n) =(n) ) =(n) =(d) ) ) =(美元(美元(d) ) ) =(美元(美元(美元(n) ) ) =(美元(d) )=(美元(美元(美元(美元) ) =(美元(n) )=(美元(美元(美元) ) ) =(美元)=(美元) ) ) ) =(美元(美元(美元(美元) )=(美元) ) =(n) )

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2018年12月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月20日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2018年12月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员