We study low-degree testing for group-valued functions over a Boolean slice. Specifically given a degree parameter $d$ and oracle access to a function $f:\{0,1\}^n_{n/2}\to G$ where $\{0,1\}^n_k$ denotes the set of vectors in $\{0,1\}^n$ of Hamming weight $k$ and $G$ is an Abelian group, the low-degree testing problem asks us to distinguish the case where $f$ is a polynomial of degree at most $d$ (with coefficients from $G$) or is $\varepsilon$-far from the set of all such polynomials. Classical works in this area considered functions with domain $\mathbb{F}_q^n$ and range $\mathbb{F}_q$. More recent works have considered the setting where the domain is the Boolean cube [Bafna, Srinivasan, Sudan (Random Struct. Algorithms 2020), Amireddy, Srinivasan, Sudan (RANDOM 2023)], or when the domain is the slice (i.e., $\{0,1\}^n_{k}$) and the range is $\mathbb{F}_2$ [David, Dinur, Goldenberg, Kindler and Shinkar (SIAM J. Comput. 2017), Kalai, Lifshitz, Minzer and Ziegler (FOCS 2024)]. Each of the changes introduces new challenges in designing and analyzing low-degree tests and this happens again in our setting with domain being a slice and range is general. Our main theorem gives a test that makes $O_d(1)$ queries to $f$ and accepts degree-$d$ functions while rejecting functions that are $\varepsilon$-far with probability $Ω(\varepsilon)$. The central proof idea is to reduce this low-degree testing problem to the problem of low-degree testing on the cube. Specifically we show how to randomly embed the $n/2$-dimensional cube $\{0,1\}^{n/2}$ in the $n$-dimensional slice while nearly preserving the proximity of $f$ to the space of degree-$d$ polynomials on this cube. While the embedding is simple and natural, the analysis involves a careful induction with a novel use of a basis of degree-$d$ polynomials on slices (from a work of Anstee, Rónyai and Sali (Graphs and Combinatorics 2002)).


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

IEEE Proc.|基于知识图谱的少样本和零样本学习综述
专知会员服务
49+阅读 · 2024年2月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
0+阅读 · 2017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
1+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 · 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
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
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关VIP内容
IEEE Proc.|基于知识图谱的少样本和零样本学习综述
专知会员服务
49+阅读 · 2024年2月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
0+阅读 · 2017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
1+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 · 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
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