The Preisach extremum stack $Π_n$ is the minimal sufficient statistic for the class $\mathcal{R}$ of computable rate-independent functionals in the Kolmogorov complexity sense [1]. Its standard update algorithm runs in amortised $O(1)$ time, but adversarial inputs can force $Θ(k)$ operations per step (where $k$ is the current depth). We establish a three-level complexity picture: (i) any compact exact $\mathcal{R}$-minimal representation incurs $Θ(k)$ output changes per step in the worst case (in a model-independent output-change metric); (ii) the monotone ordering of the Preisach wiping property enables binary search, reducing boundary detection to $O(log k)$, though physical deletion remains $Θ(d)$; (iii) a finger-tree implementation achieves $O(log k)$ worst-case time per step for both search and deletion, at the cost of a more complex data structure, while maintaining exact $\mathcal{R}$-minimality with no approximation error. These results settle the worst-case complexity of the Preisach extremum stack across all three levels.


翻译:Preisach极值栈 $Π_n$ 是 Kolmogorov 复杂度意义下 [1] 可计算率无关泛函类 $\mathcal{R}$ 的最小充分统计量。其标准更新算法具有均摊 $O(1)$ 时间,但对抗性输入可能强制每步 $Θ(k)$ 次操作(其中 $k$ 为当前深度)。我们建立了三层次复杂度图景:(i) 任何紧致精确 $\mathcal{R}$-最小表示在最坏情况下每步会引发 $Θ(k)$ 次输出变化(基于模型无关的输出变化度量);(ii) Preisach 擦除性质的单调序结构支持二分查找,将边界检测降至 $O(\log k)$,而物理删除仍为 $Θ(d)$;(iii) 基于手指树的实现可在搜索和删除上达到每步 $O(\log k)$ 最坏情况时间,代价是更复杂的数据结构,同时保持无近似误差的精确 $\mathcal{R}$-最小性。这些结果在所有三个层次上解决了 Preisach 极值栈的最坏情况复杂度。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2025】学习最优多模态信息瓶颈表示
专知会员服务
11+阅读 · 2025年5月28日
ICLR 2024 | 近似最优的最大损失函数量子优化算法
专知会员服务
21+阅读 · 2024年2月23日
【ICML2021】具有线性复杂度的Transformer的相对位置编码
专知会员服务
25+阅读 · 2021年5月20日
【NeurIPS2020-FB】学习具有可解码信息瓶颈的最优表示
专知会员服务
23+阅读 · 2020年10月13日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
异常检测的阈值,你怎么选?给你整理好了...
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月19日
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
一次 PyTorch 的踩坑经历,以及如何避免梯度成为NaN
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
2+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
相关基金
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
2+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
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