We develop the novel machinery of smooth approximations, and apply it to confirm the CSP dichotomy conjecture for first-order reducts of the random tournament, various homogeneous graphs including the random graph, and for expansions of the order of the rationals. Apart from obtaining these dichotomy results, we show how our new proof technique allows to unify and significantly simplify the previous results from the literature. For all but the last structure, we moreover characterize those CSPs which are solvable by local consistency methods, again using the same machinery.


翻译:我们开发了光滑近似值的新机制, 并运用它来确认CSP的二分法猜想, 用于随机比赛的一阶降序、 各种同质图表, 包括随机图表, 以及理性顺序的扩展。 除了获得这些二分法结果外, 我们还展示了我们的新验证技术如何允许统一和大大简化文献的先前结果。 除了最后的结构外, 我们还用同样的机器来描述那些可以由本地一致性方法解决的CSP。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
33+阅读 · 2020年12月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3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
【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
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年7月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月31日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
33+阅读 · 2020年12月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3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
【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
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年7月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员