A range family $\mathcal{R}$ is a family of subsets of $\mathbb{R}^d$, like all halfplanes, or all unit disks. Given a range family $\mathcal{R}$, we consider the $m$-uniform range capturing hypergraphs $\mathcal{H}(V,\mathcal{R},m)$ whose vertex-sets $V$ are finite sets of points in $\mathbb{R}^d$ with any $m$ vertices forming a hyperedge $e$ whenever $e = V \cap R$ for some $R \in \mathcal{R}$. Given additionally an integer $k \geq 2$, we seek to find the minimum $m = m_{\mathcal{R}}(k)$ such that every $\mathcal{H}(V,\mathcal{R},m)$ admits a polychromatic $k$-coloring of its vertices, that is, where every hyperedge contains at least one point of each color. Clearly, $m_{\mathcal{R}}(k) \geq k$ and the gold standard is an upper bound $m_{\mathcal{R}}(k) = O(k)$ that is linear in $k$. A $t$-shallow hitting set in $\mathcal{H}(V,\mathcal{R},m)$ is a subset $S \subseteq V$ such that $1 \leq |e \cap S| \leq t$ for each hyperedge $e$; i.e., every hyperedge is hit at least once but at most $t$ times by $S$. We show for several range families $\mathcal{R}$ the existence of $t$-shallow hitting sets in every $\mathcal{H}(V,\mathcal{R},m)$ with $t$ being a constant only depending on $\mathcal{R}$. This in particular proves that $m_{\mathcal{R}}(k) \leq tk = O(k)$ in such cases, improving previous polynomial bounds in $k$. Particularly, we prove this for the range families of all axis-aligned strips in $\mathbb{R}^d$, all bottomless and topless rectangles in $\mathbb{R}^2$, and for all unit-height axis-aligned rectangles in $\mathbb{R}^2$.


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
28+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月14日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月14日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月14日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月14日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员