Multiplicative cut sparsifiers, introduced by Bencz\'ur and Karger [STOC'96], have proved extremely influential and found various applications. Precise characterisations were established for sparsifiability of graphs with other 2-variable predicates on Boolean domains by Filtser and Krauthgamer [SIDMA'17] and non-Boolean domains by Butti and \v{Z}ivn\'y [SIDMA'20]. Bansal, Svensson and Trevisan [FOCS'19] introduced a weaker notion of sparsification termed "additive sparsification", which does not require weights on the edges of the graph. In particular, Bansal et al. designed algorithms for additive sparsifiers for cuts in graphs and hypergraphs. As our main result, we establish that all Boolean Constraint Satisfaction Problems (CSPs) admit an additive sparsifier; that is, for every Boolean predicate $P:\{0,1\}^k\to\{0,1\}$ of a fixed arity $k$, we show that CSP($P$) admits an additive sparsifier. Under our newly introduced notion of all-but-one sparsification for non-Boolean predicates, we show that CSP($P$) admits an additive sparsifier for any predicate $P:D^k\to\{0,1\}$ of a fixed arity $k$ on an arbitrary finite domain $D$.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月2日
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月2日
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员