Chang's lemma (Duke Mathematical Journal, 2002) is a classical result with applications across several areas in mathematics and computer science. For a Boolean function $f$ that takes values in {-1,1} let $r(f)$ denote its Fourier rank. For each positive threshold $t$, Chang's lemma provides a lower bound on $wt(f):=\Pr[f(x)=-1]$ in terms of the dimension of the span of its characters with Fourier coefficients of magnitude at least $1/t$. We examine the tightness of Chang's lemma w.r.t. the following three natural settings of the threshold: - the Fourier sparsity of $f$, denoted $k(f)$, - the Fourier max-supp-entropy of $f$, denoted $k'(f)$, defined to be $\max \{1/|\hat{f}(S)| : \hat{f}(S) \neq 0\}$, - the Fourier max-rank-entropy of $f$, denoted $k''(f)$, defined to be the minimum $t$ such that characters whose Fourier coefficients are at least $1/t$ in absolute value span a space of dimension $r(f)$. We prove new lower bounds on $wt(f)$ in terms of these measures. One of our lower bounds subsumes and refines the previously best known upper bound on $r(f)$ in terms of $k(f)$ by Sanyal (ToC, 2019). Another lower bound is based on our improvement of a bound by Chattopadhyay, Hatami, Lovett and Tal (ITCS, 2019) on the sum of the absolute values of the level-$1$ Fourier coefficients. We also show that Chang's lemma for the these choices of the threshold is asymptotically outperformed by our bounds for most settings of the parameters involved. Next, we show that our bounds are tight for a wide range of the parameters involved, by constructing functions (which are modifications of the Addressing function) witnessing their tightness. Finally we construct Boolean functions $f$ for which - our lower bounds asymptotically match $wt(f)$, and - for any choice of the threshold $t$, the lower bound obtained from Chang's lemma is asymptotically smaller than $wt(f)$.


翻译:Chang's lemmma (Duke Mathematical Journal, 2002) 是数学和计算机科学中若干领域应用的经典参数。 对于布尔函数, 其值在 {-1, 1} 让美元(f) 表示它的 Fleier 排名。 对于每个正下限 $t 美元, 张的lemmma 提供较低的约束值在 $wt (f) :\\\ f[x) =-1美元 上方字符的大小。 Freyer 系数至少为 1美元(x) 。 我们的Freyer 系数在数学和计算机科学上方值的大小(S) 更低的参数。 我们的利玛值在 limmma w. t. t. tret.

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【WWW2021】场矩阵分解机推荐系统
专知会员服务
31+阅读 · 2021年2月27日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28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
理解 YOLO 目标检测
AI研习社
21+阅读 · 2018年11月5日
246 页《统计机器学习与凸优化》教程 PPT 下载
新智元
24+阅读 · 2018年9月21日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】卷积神经网络类间不平衡问题系统研究
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月18日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11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7月10日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月9日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28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
理解 YOLO 目标检测
AI研习社
21+阅读 · 2018年11月5日
246 页《统计机器学习与凸优化》教程 PPT 下载
新智元
24+阅读 · 2018年9月21日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】卷积神经网络类间不平衡问题系统研究
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月18日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11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