Suppose a $k$-uniform hypergraph $H$ that satisfies a certain regularity instance (that is, there is a partition of $H$ given by the hypergraph regularity lemma into a bounded number of quasirandom subhypergraphs of prescribed densities). We prove that with high probability a large enough uniform random sample of the vertex set of $H$ also admits the same regularity instance. Here the crucial feature is that the error term measuring the quasirandomness of the subhypergraphs requires only an arbitrarily small additive correction. This has applications to combinatorial property testing. The graph case of the sampling result was proved by Alon, Fischer, Newman and Shapira.


翻译:假设一个符合某种规律性实例(即高光学常态Lemma给高光成像灵敏度给出的1美元分解成一连串规定密度的准兰地次高血压次高)的美元,我们证明,高概率情况下,一个足够统一的脊椎抽样(H$)的庞大统一随机样本也承认同一规律性实例。这里的关键特征是测量次精密度值的错误术语只需要一个任意的小型添加剂修正即可。这有组合属性测试的应用。抽样结果的图表案例由Alon、Fischer、Newman和Shapira证明。

0
下载
关闭预览

相关内容

【经典书】图论,322页pdf
专知会员服务
120+阅读 · 2021年10月14日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【浙江大学】人脸反欺诈活体检测综述
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
13+阅读 · 2019年4月17日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月14日
VIP会员
相关VIP内容
【经典书】图论,322页pdf
专知会员服务
120+阅读 · 2021年10月14日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【浙江大学】人脸反欺诈活体检测综述
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
13+阅读 · 2019年4月17日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员