In this note, we give very simple constructions of unique neighbor expander graphs starting from spectral or combinatorial expander graphs of mild expansion. These constructions and their analysis are simple variants of the constructions of LDPC error-correcting codes from expanders, given by Sipser-Spielman\cite{SS96} (and Tanner\cite{Tanner81}), and their analysis. We also show how to obtain expanders with many unique neighbors using similar ideas. There were many exciting results on this topic recently, starting with Asherov-Dinur\cite{AD23} and Hsieh-McKenzie-Mohanty-Paredes\cite{HMMP23}, who gave a similar construction of unique neighbor expander graphs, but using more sophisticated ingredients (such as almost-Ramanujan graphs) and a more involved analysis. Subsequent beautiful works of Cohen-Roth-TaShma\cite{CRT23} and Golowich\cite{Golowich23} gave even stronger objects (lossless expanders), but also using sophisticated ingredients. The main contribution of this work is that we get much more elementary constructions of unique neighbor expanders and with a simpler analysis.


翻译:本文中,我们从具有温和扩展性的谱扩展图或组合扩展图出发,给出了唯一邻接扩展图的非常简单的构造方法。这些构造及其分析是Sipser-Spielman\cite{SS96}(以及Tanner\cite{Tanner81})给出的从扩展图构造LDPC纠错码的方法及其分析的简单变体。我们还展示了如何利用类似思想获得具有多个唯一邻接点的扩展图。近年来,这一领域涌现了许多激动人心的成果,始于Asherov-Dinur\cite{AD23}和Hsieh-McKenzie-Mohanty-Paredes\cite{HMMP23},他们给出了唯一邻接扩展图的类似构造,但使用了更复杂的工具(如几乎拉马努金图)和更复杂的分析。随后Cohen-Roth-TaShma\cite{CRT23}和Golowich\cite{Golowich23}的杰出工作给出了更强的对象(无损扩展图),但同样使用了复杂的工具。本文的主要贡献在于,我们获得了更初等的唯一邻接扩展图构造方法,且分析更为简单。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
47+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 · 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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月14日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月13日
VIP会员
最新内容
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:21
CVPR 2026教程:统一多模态模型走向收敛之路
专知会员服务
6+阅读 · 6月8日
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
6+阅读 · 6月8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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
47+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 · 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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员