We construct 2-query, quasi-linear sized probabilistically checkable proofs (PCPs) with arbitrarily small constant soundness, improving upon Dinur's 2-query quasi-linear size PCPs with soundness $1-\Omega(1)$. As an immediate corollary, we get that under the exponential time hypothesis, for all $\epsilon >0$ no approximation algorithm for $3$-SAT can obtain an approximation ratio of $7/8+\epsilon$ in time $2^{n/\log^C n}$, where $C$ is a constant depending on $\epsilon$. Our result builds on a recent line of works showing the existence of linear sized direct product testers with small soundness by independent works of Bafna, Lifshitz, and Minzer, and of Dikstein, Dinur, and Lubotzky. The main new ingredient in our proof is a technique that embeds a given PCP construction into a PCP on a prescribed graph, provided that the latter is a graph underlying a sufficiently good high-dimensional expander. Towards this end, we use ideas from fault-tolerant distributed computing, and more precisely from the literature of the almost everywhere agreement problem starting with the work of Dwork, Peleg, Pippenger, and Upfal (1986). We show that graphs underlying HDXs admit routing protocols that are tolerant to adversarial edge corruptions, and in doing so we also improve the state of the art in this line of work. Our PCP construction requires variants of the aforementioned direct product testers with poly-logarithmic degree. The existence and constructability of these variants is shown in an appendix by Zhiwei Yun.


翻译:我们构造了具有任意小常数容错率的双查询拟线性规模概率可检测证明(PCP),改进了Dinur提出的容错率为$1-\Omega(1)$的双查询拟线性规模PCP。作为直接推论,在指数时间假设下,对于任意$\epsilon >0$,不存在在$2^{n/\log^C n}$时间内获得$7/8+\epsilon$近似比的3-SAT近似算法,其中$C$为依赖于$\epsilon$的常数。我们的结果建立在近期一系列研究基础上:Bafna、Lifshitz与Minzer以及Dikstein、Dinur与Lubotzky的独立工作证明了存在具有小容错率的线性规模直积测试器。证明中的核心新要素是一种将给定PCP构造嵌入到指定图上的PCP的技术,前提是该图是足够优质的高维扩展图的基础图。为此,我们借鉴了容错分布式计算的思想,特别是源于Dwork、Peleg、Pippenger和Upfal(1986)开创的几乎处处一致性问题的研究文献。我们证明了高维扩展图的基础图能够容纳抗对抗性边腐蚀的路由协议,在此过程中也推进了该研究方向的技术水平。我们的PCP构造需要前述直积测试器的多对数阶变体。这些变体的存在性与可构造性由Zhiwei Yun在附录中给出证明。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
3+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
3+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
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:12
美海军“超配项目”
专知会员服务
1+阅读 · 今天2:13
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 4月21日
《军用自主人工智能系统的治理与安全》
专知会员服务
7+阅读 · 4月21日
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
10+阅读 · 4月20日
相关资讯
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
3+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
3+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员