Recent developments in approximate counting have made startling progress in developing fast algorithmic methods for approximating the number of solutions to constraint satisfaction problems (CSPs) with large arities, using connections to the Lovasz Local Lemma. Nevertheless, the boundaries of these methods for CSPs with non-Boolean domain are not well-understood. Our goal in this paper is to fill in this gap and obtain strong inapproximability results by studying the prototypical problem in this class of CSPs, hypergraph colourings. More precisely, we focus on the problem of approximately counting $q$-colourings on $K$-uniform hypergraphs with bounded degree $\Delta$. An efficient algorithm exists if $\Delta\lesssim \frac{q^{K/3-1}}{4^KK^2}$ (Jain, Pham, and Voung, 2021; He, Sun, and Wu, 2021). Somewhat surprisingly however, a hardness bound is not known even for the easier problem of finding colourings. For the counting problem, the situation is even less clear and there is no evidence of the right constant controlling the growth of the exponent in terms of $K$. To this end, we first establish that for general $q$ computational hardness for finding a colouring on simple/linear hypergraphs occurs at $\Delta\gtrsim Kq^K$, almost matching the algorithm from the Lovasz Local Lemma. Our second and main contribution is to obtain a far more refined bound for the counting problem that goes well beyond the hardness of finding a colouring and which we conjecture that is asymptotically tight (up to constant factors). We show in particular that for all even $q\geq 4$ it is NP-hard to approximate the number of colourings when $\Delta\gtrsim q^{K/2}$.


翻译:近年的计算进展令人吃惊, 开发快速算法方法, 以近似于使用 Lovasz 局域Lemma 连接到 Lovasz 局域Lemma, 限制满意度问题( CSP ) 的解决方案数量惊人。 然而, 与非Boolean 域的 CSP 的这些方法的界限并不十分清楚。 我们本文的目标是填补这一差距, 通过研究 CSP 类中的原型问题, 高度颜色颜色颜色。 更准确地说, 我们专注于大约以美元计价, 以美元计价, 以美元计价, 以美元计价。 如果 $ delta\ smission\ $K/3-1 4q knq%2} (Jain, Pham, 和 Voung, 421; He, Sun, 和 Wu, 2021 。 然而, 更令人惊讶的是, 我们甚至不知道一个硬度的基数, 以美元计价的基数为最易找到颜色的基数。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
14+阅读 · 2021年5月21日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17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
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7月9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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29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
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月9日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7月9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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29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
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员