We study phase transitions and algorithms for refuting CSPs arising in hierarchical clustering (as well as ranking, and ordinary CSPs). Here, $n$ variables are assigned to leaves of a tree, so as to satisfy $m$ constraints, specifying evolutionary relationships. Two canonical $NP$-hard optimization problems are Triplet and Quartet Reconstruction, where the input consists of triplets $xy|z$ or quartets $xy|zw$, and the goal is to find a tree $T^*$ maximizing agreement with constraints. Our main results are (as density $λ=m/n$ increases): 1. We show the existence and precisely locate the sharp threshold $λ^*\approx1.2277$ for Triplets (via closed-form solution). To the best of our knowledge, this is the first sharp threshold for the broad family of Phylogenetic CSPs. Moreover, we give a lower and upper bound for Quartets. 2. We provide strong refutation algorithms that certify that $val(T^*)\le5/9 + ε$, where $val(T^*)$ is the fraction of constraints satisfied by the (unknown) optimal tree. For triplets, our algorithm succeeds w.h.p if $m =Ω(n)$, and for quartets if $m = Ω(n^{3/2})$. 3. We obtain strongest possible refutations at slightly larger densities (for triplets $m=O(n^{3/2}\log ^3n)$, for quartets $m=O(n^2)$): we certify that $T^*$ is no better than a random assignment, i.e., $val(T^*)\le 1/3+ε$. In fact, we obtain strongest possible refutations for finite-alphabet CSPs with or without negations. Our refutations above are instantiations of our general theorem that applies more broadly to Phylogenetic and Ordering CSPs (and all CSPs failing to support $t$-wise independence), and generalizes the current algorithmic frontier on refuting random CSPs~\citep{allen2015refute}. A crucial difference here, unlike Boolean CSPs, is that there are no negated variables, so prior works relying on negations -- a source of randomness -- do not apply.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

最新,DeepSeek-R1论文登上Nature封面,附83页补充材料
专知会员服务
27+阅读 · 2025年9月18日
Nat. Rev. Phys.速递:复杂网络的鲁棒性和韧性
专知会员服务
28+阅读 · 2024年1月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
综述 | 面向大模型智能体的图结构个性化记忆
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:56
人工智能与未来空战管理
专知会员服务
6+阅读 · 9月9日
机器的崛起:美海军陆战队组建机器人营思考
专知会员服务
9+阅读 · 9月8日
无面之战:人工智能如何重绘权力版图
专知会员服务
6+阅读 · 9月8日
相关VIP内容
最新,DeepSeek-R1论文登上Nature封面,附83页补充材料
专知会员服务
27+阅读 · 2025年9月18日
Nat. Rev. Phys.速递:复杂网络的鲁棒性和韧性
专知会员服务
28+阅读 · 2024年1月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员