We introduce the notion of an online matroid embedding, which is an algorithm for mapping an unknown matroid that is revealed in an online fashion to a larger-but-known matroid. The existence of such embedding enables a reduction from the version of the matroid secretary problem where the matroid is unknown to the version where the matroid is known in advance. We show that online matroid embeddings exist for binary (and hence graphic) and laminar matroids. We also show a negative result showing that no online matroid embedding exists for the class of all matroids. Finally, we define the notion of an approximate matroid embedding, generalizing the notion of {\alpha}-partition property, and provide an upper bound on the approximability of binary matroids by a partition matroid, matching the lower bound of Dughmi et al.


翻译:本文引入了在线拟阵嵌入的概念,这是一种将在线方式逐步揭示的未知拟阵映射到已知的更大拟阵的算法。此类嵌入的存在使得可以将拟阵未知情形下的秘书问题归约至拟阵预先已知的情形。我们证明了在线拟阵嵌入在二元拟阵(从而包括图拟阵)与层状拟阵中存在。同时,我们给出了一个否定性结果,表明对于所有拟阵构成的类不存在在线拟阵嵌入。最后,我们定义了近似拟阵嵌入的概念,推广了{\alpha}-划分性质的定义,并给出了二元拟阵通过划分拟阵进行近似的可逼近性上界,该结果与Dughmi等人提出的下界相匹配。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
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
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
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
18+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
最新内容
全面的反无人机系统培训计划
专知会员服务
0+阅读 · 今天10:28
探秘Palantir:驱动美情报的科技巨头
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:14
《美国海军军事海运司令部 2026年手册》
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:05
《人工智能使能系统可靠性框架》
专知会员服务
7+阅读 · 今天2:28
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
17+阅读 · 4月26日
《强化学习数学基础》
专知会员服务
13+阅读 · 4月26日
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
相关VIP内容
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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
相关论文
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
18+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15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
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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员