We make several advances broadly related to the maintenance of electrical flows in weighted graphs undergoing dynamic resistance updates, including: 1. More efficient dynamic spectral vertex sparsification, achieved by faster length estimation of random walks in weighted graphs using Morris counters [Morris 1978, Nelson-Yu 2020]. 2. A direct reduction from detecting edges with large energy in dynamic electric flows to dynamic spectral vertex sparsifiers. 3. A procedure for turning algorithms for estimating a sequence of vectors under updates from an oblivious adversary to one that tolerates adaptive adversaries via the Gaussian-mechanism from differential privacy. Combining these pieces with modifications to prior robust interior point frameworks gives an algorithm that on graphs with $m$ edges computes a mincost flow with edge costs and capacities in $[1, U]$ in time $\widetilde{O}(m^{3/2-1/58} \log^2 U)$. In prior and independent work, [Axiotis-M\k{a}dry-Vladu FOCS 2021] also obtained an improved algorithm for sparse mincost flows on capacitated graphs. Our algorithm implies a $\widetilde{O}(m^{3/2-1/58} \log U)$ time maxflow algorithm, improving over the $\widetilde{O}(m^{3/2-1/328}\log U)$ time maxflow algorithm of [Gao-Liu-Peng FOCS 2021].


翻译:我们取得了与维持正在动态阻力更新的加权图中电流有关的若干进展,其中包括:1. 使用Morris counts[1978年,纳尔逊-尤尔2020年]对加权图中的随机行走进行更快的长度估计,从而实现更高效的动态光谱顶点封闭。 2. 从探测动态电流中具有巨大能量的边缘直接减少至动态光谱顶点封闭器。3. 将估算矢量序列的算法从一个模糊的对数转换为一个从一个模糊的对数到一个从不同隐私的高山机能中容忍适应对手的程序。将这些片段与先前稳健健的内点框架合并起来,在以美元边缘计算一个小成本流的算法,以$(1, U1, U) (m3/2-58/58}\log%2美元。在以前和独立的工作中,[Axiotiti-Pr_Mlus-Vladu FOS 2021] 也获得了一个改进的时序算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

IEEE计算机科学基础研讨会(FOCS)是由IEEE计算机学会计算数学基础技术委员会(TCMF)主办的旗舰会议,涵盖了广泛的理论计算机科学。它每年秋季举行,并与每年春季举行的由ACM SIGACT赞助的姊妹会议——计算理论年度研讨会(STOC)配对。官网链接:http://ieee-focs.org/
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
AAAI2020 图相关论文集
图与推荐
10+阅读 · 2020年7月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年5月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月2日
Arxiv
4+阅读 · 2021年7月1日
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月29日
VIP会员
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
AAAI2020 图相关论文集
图与推荐
10+阅读 · 2020年7月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年5月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员