The *algebrization barrier*, proposed by Aaronson and Wigderson (STOC '08, ToCT '09), captures the limitations of many complexity-theoretic techniques based on arithmetization. Notably, several circuit lower bounds that overcome the relativization barrier (Buhrman--Fortnow--Thierauf, CCC '98; Vinodchandran, TCS '05; Santhanam, STOC '07, SICOMP '09) remain subject to the algebrization barrier. In this work, we establish several new algebrization barriers to circuit lower bounds by studying the communication complexity of the following problem, called XOR-Missing-String: For $m < 2^{n/2}$, Alice gets a list of $m$ strings $x_1, \dots, x_m\in\{0, 1\}^n$, Bob gets a list of $m$ strings $y_1, \dots, y_m\in\{0, 1\}^n$, and the goal is to output a string $s\in\{0, 1\}^n$ that is not equal to $x_i\oplus y_j$ for any $i, j\in [m]$. 1. We construct an oracle $A_1$ and its multilinear extension $\widetilde{A_1}$ such that ${\sf PostBPE}^{\widetilde{A_1}}$ has linear-size $A_1$-oracle circuits on infinitely many input lengths. 2. We construct an oracle $A_2$ and its multilinear extension $\widetilde{A_2}$ such that ${\sf BPE}^{\widetilde{A_2}}$ has linear-size $A_2$-oracle circuits on all input lengths. 3. Finally, we study algebrization barriers to circuit lower bounds for $\sf MA_E$. Buhrman, Fortnow, and Thierauf proved a *sub-half-exponential* circuit lower bound for $\sf MA_E$ via algebrizing techniques. Toward understanding whether the half-exponential bound can be improved, we define a natural subclass of $\sf MA_E$ that includes their hard $\sf MA_E$ language, and prove the following result: For every *super-half-exponential* function $h(n)$, we construct an oracle $A_3$ and its multilinear extension $\widetilde{A_3}$ such that this natural subclass of ${\sf MA}_{\sf E}^{\widetilde{A_3}}$ has $h(n)$-size $A_3$-oracle circuits on all input lengths.


翻译:*代数化障碍*由Aaronson和Wigderson(STOC '08, ToCT '09)提出,刻画了基于算术化的许多复杂性理论技术的局限性。值得注意的是,多个突破相对化障碍的电路下界结果(Buhrman--Fortnow--Thierauf, CCC '98;Vinodchandran, TCS '05;Santhanam, STOC '07, SICOMP '09)仍然受限于代数化障碍。本文通过研究以下问题(称为XOR-缺失字符串)的通信复杂度,建立了若干电路下界的新代数化障碍:当$m < 2^{n/2}$时,Alice获得$m$个字符串列表$x_1, \dots, x_m\\in\\{0, 1\\}^n$,Bob获得$m$个字符串列表$y_1, \dots, y_m\\in\\{0, 1\\}^n$,目标是输出一个字符串$s\\in\\{0, 1\\}^n$,使得对于任意$i, j\\in [m]$均满足$s \\neq x_i\\oplus y_j$。1. 我们构造了一个预言机$A_1$及其多重线性扩展$\\widetilde{A_1}$,使得${\\sf PostBPE}^{\\widetilde{A_1}}$在无限多个输入长度上具有线性规模的$A_1$-预言机电路。2. 我们构造了一个预言机$A_2$及其多重线性扩展$\\widetilde{A_2}$,使得${\\sf BPE}^{\\widetilde{A_2}}$在所有输入长度上具有线性规模的$A_2$-预言机电路。3. 最后,我们研究了$\\sf MA_E$电路下界的代数化障碍。Buhrman、Fortnow和Thierauf通过代数化技术证明了$\\sf MA_E$的*次半指数*电路下界。为探究半指数界限是否可改进,我们定义了一个包含其困难$\\sf MA_E$语言的自然子类,并证明以下结果:对于每个*超半指数*函数$h(n)$,我们构造了一个预言机$A_3$及其多重线性扩展$\\widetilde{A_3}$,使得${\\sf MA}_{\\sf E}^{\\widetilde{A_3}}$的这个自然子类在所有输入长度上具有$h(n)$规模的$A_3$-预言机电路。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2024】掩码自解码器是有效的多任务视觉通用模型
专知会员服务
20+阅读 · 2024年3月16日
【ICML2023】无消息传递的transformer图归纳偏差
专知会员服务
26+阅读 · 2023年6月1日
【KDD2022】GraphMAE:自监督掩码图自编码器
专知会员服务
23+阅读 · 2022年6月12日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年2月26日
【NeurIPS 2020】核基渐进蒸馏加法器神经网络
专知
13+阅读 · 2020年10月19日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016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 · 2015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
2+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
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
A Survey of Large Language Models
Arxiv
499+阅读 · 2023年3月31日
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2021年10月21日
Phase-aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net
VIP会员
相关VIP内容
【CVPR2024】掩码自解码器是有效的多任务视觉通用模型
专知会员服务
20+阅读 · 2024年3月16日
【ICML2023】无消息传递的transformer图归纳偏差
专知会员服务
26+阅读 · 2023年6月1日
【KDD2022】GraphMAE:自监督掩码图自编码器
专知会员服务
23+阅读 · 2022年6月12日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年2月26日
相关资讯
【NeurIPS 2020】核基渐进蒸馏加法器神经网络
专知
13+阅读 · 2020年10月19日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016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 · 2015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
2+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
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