In this note, we design a discrete random walk on the real line which takes steps $0, \pm 1$ (and one with steps in $\{\pm 1, 2\}$) where at least $96\%$ of the signs are $\pm 1$ in expectation, and which has $\mathcal{N}(0,1)$ as a stationary distribution. As an immediate corollary, we obtain an online version of Banaszczyk's discrepancy result for partial colorings and $\pm 1, 2$ signings. Additionally, we recover linear time algorithms for logarithmic bounds for the Koml\'{o}s conjecture in an oblivious online setting.


翻译:在此笔记中, 我们设计了一条离散的随机行走在真实的线上, 需要步骤 $0,\ pm 1 $ (和一步以 $pm 1, 2 $ $2 $ $ $ $ $ $ $ $ $ $, 其中至少96 $ $ $ $ $ $ pm 1, 并且以 $ mathcal{N} ( 0. 1 $ ) 作为固定分布。 作为直接的必然结果, 我们获得一个网上版本的 Banaszczyk 差异结果, 包括部分颜色和 1, 2 $ pm 美元 签名 。 此外, 我们还在一个模糊的在线设置中恢复了 Koml\ { { o} 的线性线性时间算法 。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学中,随机漫步是一种数学对象,称为随机过程或随机过程,它描述的路径由在某些数学空间(例如整数)上的一系列随机步骤组成。随机行走等是指基于过去的表现,无法预测将来的发展步骤和方向。核心概念是指任何无规则行走者所带的守恒量都各自对应着一个扩散运输定律 ,接近于布朗运动,是布朗运动理想的数学状态,现阶段主要应用于互联网链接分析及金融股票市场中。
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10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
算法|随机森林(Random Forest)
全球人工智能
3+阅读 · 2018年1月8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
【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
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1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6月6日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
算法|随机森林(Random Forest)
全球人工智能
3+阅读 · 2018年1月8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
【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
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1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