有界独立性愚弄度-2阈值函数
摘要：多变量次二多项式的和函数的期望值在epsilon的误差范围内是确定的，这个结果回答了Diakonikolas等人（FOCS 2009）的一个开放问题。通过使用标准的k-wise独立分布构建，我们得到了一个广泛的显式生成器类，用来误导种子长度为log(n)*poly(1/epsilon)的次二阈值函数类。此方法非常鲁棒，可以轻松扩展，从而得出任何常数个次二阈值函数的交集被poly(1/epsilon)次独立性误导。我们的结果还适用于x的条目是k-wise独立的标准正态分布的情况，例如这意味着有界独立性可以去随机化Goemans-Williamson超平面四舍五入方案。为了实现我们的结果，我们引入了一种名为多变量傅立叶变形的技术，这是Kane等人（SODA 2010）在流算法上引入的单变量形式的推广。在此过程中，我们证明了关于二次形式的广义超紧集不等式，该不等式考虑了相关矩阵的算子范数。这些技术可能具有独立的利益。
作者：Ilias Diakonikolas, Daniel M. Kane, Jelani Nelson
论文ID：0911.3389
分类：Computational Complexity
分类简称：cs.CC
提交时间：2010-02-18