Recent concurrent work by Dupré la Tour and Fujii and by Hollender, Manurangsi, Meka, and Suksompong [ITCS'26] introduced a generalization of classical discrepancy theory to non-additive functions, motivated by applications in fair division. As many classical techniques from discrepancy theory seem to fail in this setting, including linear algebraic methods like the Beck-Fiala Theorem [Discrete Appl. Math '81], it remains widely open whether comparable non-additive bounds can be achieved. Towards a better understanding of non-additive discrepancy, we study coverage functions in a sparse setting comparable to the classical Beck-Fiala Theorem. Our setting generalizes the additive Beck-Fiala setting, rank functions of partition matroids, and edge coverage in graphs. More precisely, assuming each of the $n$ items covers only $t$ elements across all functions, we prove a constructive discrepancy bound that is polynomial in $t$, the number of colors $k$, and $\log n$.


翻译:Dupré la Tour 与 Fujii 以及 Hollender、Manurangsi、Meka 和 Suksompong [ITCS'26] 近期并发的研究,受公平分配应用的驱动,将经典差异理论推广至非加性函数。由于差异理论中的许多经典技术在此设定下似乎失效,包括如 Beck-Fiala 定理 [Discrete Appl. Math '81] 的线性代数方法,能否实现可比较的非加性界仍是一个广泛开放的问题。为了更好地理解非加性差异,我们在与经典 Beck-Fiala 定理类似的稀疏设定下研究覆盖函数。我们的设定推广了加性 Beck-Fiala 设定、划分拟阵的秩函数以及图中的边覆盖。更精确地说,假设 $n$ 个物品中的每一个在所有函数中仅覆盖 $t$ 个元素,我们证明了一个构造性的差异界,该界是 $t$、颜色数 $k$ 和 $\log n$ 的多项式。

0
下载
关闭预览

相关内容

详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
换个角度看GAN:另一种损失函数
机器之心
16+阅读 · 2019年1月1日
自定义损失函数Gradient Boosting
AI研习社
14+阅读 · 2018年10月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16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
6+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
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
1+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
相关VIP内容
相关基金
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
6+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
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
1+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