Given a convex function $f$ on $\mathbb{R}^n$ with an integer minimizer, we show how to find an exact minimizer of $f$ using $O(n^2 \log n)$ calls to a separation oracle and $O(n^4 \log n)$ time. The previous best polynomial time algorithm for this problem given in [Jiang, SODA 2021, JACM 2022] achieves $O(n^2\log\log n/\log n)$ oracle complexity. However, the overall runtime of Jiang's algorithm is at least $\widetilde{\Omega}(n^8)$, due to expensive sub-routines such as the Lenstra-Lenstra-Lov\'asz (LLL) algorithm [Lenstra, Lenstra, Lov\'asz, Math. Ann. 1982] and random walk based cutting plane method [Bertsimas, Vempala, JACM 2004]. Our significant speedup is obtained by a nontrivial combination of a faster version of the LLL algorithm due to [Neumaier, Stehl\'e, ISSAC 2016] that gives similar guarantees, the volumetric center cutting plane method (CPM) by [Vaidya, FOCS 1989] and its fast implementation given in [Jiang, Lee, Song, Wong, STOC 2020]. For the special case of submodular function minimization (SFM), our result implies a strongly polynomial time algorithm for this problem using $O(n^3 \log n)$ calls to an evaluation oracle and $O(n^4 \log n)$ additional arithmetic operations. Both the oracle complexity and the number of arithmetic operations of our more general algorithm are better than the previous best-known runtime algorithms for this specific problem given in [Lee, Sidford, Wong, FOCS 2015] and [Dadush, V\'egh, Zambelli, SODA 2018, MOR 2021].


翻译:给定$\mathbb{R}^n$上一个具有整数极小点的凸函数$f$,我们展示了如何通过$O(n^2 \log n)$次分离神谕调用和$O(n^4 \log n)$时间找到$f$的精确极小点。此前该问题的最佳多项式时间算法由[Jiang, SODA 2021, JACM 2022]给出,其神谕复杂度为$O(n^2\log\log n/\log n)$。然而,由于使用了Lenstra-Lenstra-Lovász (LLL)算法[Lenstra, Lenstra, Lovász, Math. Ann. 1982]和基于随机游走的割平面法[Bertsimas, Vempala, JACM 2004]等高代价子程序,Jiang算法的总运行时间至少为$\widetilde{\Omega}(n^8)$。我们的显著加速源自对以下方法非平凡的组合:Neumaier和Stehlé[ISSAC 2016]提出的具有类似保证的LLL算法快速版本、Vaidya[FOCS 1989]的体积中心割平面法(CPM)及其由Jiang、Lee、Song和Wong[STOC 2020]给出的快速实现。对于子模函数极小化(SFM)这一特例,我们的结果意味着一个强多项式时间算法,该算法使用$O(n^3 \log n)$次求值神谕调用和$O(n^4 \log n)$次额外算术运算。我们更通用算法的神谕复杂度和算术运算次数均优于此前针对该特定问题的最佳已知运行时算法[Lee, Sidford, Wong, FOCS 2015]及[Dadush, Végh, Zambelli, SODA 2018, MOR 2021]。

0
下载
关闭预览

相关内容

甲骨文公司,全称甲骨文股份有限公司(甲骨文软件系统有限公司),是全球最大的企业级软件公司,总部位于美国加利福尼亚州的红木滩。1989年正式进入中国市场。2013年,甲骨文已超越 IBM ,成为继 Microsoft 后全球第二大软件公司。
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
0+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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Hashing Modulo Context-Sensitive $α$-Equivalence
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月5日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月5日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月4日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月3日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
4+阅读 · 今天13:50
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:33
相关VIP内容
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员