We consider the problem of binary string reconstruction from the multiset of its substring compositions, i.e., referred to as the substring composition multiset, first introduced and studied by Acharya et al. We introduce a new algorithm for the problem of string reconstruction from its substring composition multiset which relies on the algebraic properties of the equivalent bivariate polynomial formulation of the problem. We then characterize specific algebraic conditions for the binary string to be reconstructed that guarantee the algorithm does not require any backtracking through the reconstruction, and, consequently, the time complexity is bounded polynomially. More specifically, in the case of no backtracking, our algorithm has a time complexity of $O(n^2)$ compared to the algorithm by Acharya et al., which has a time complexity of $O(n^2\log(n))$, where $n$ is the length of the binary string. Furthermore, it is shown that larger sets of binary strings are uniquely reconstructable by the new algorithm and without the need for backtracking leading to codebooks of reconstruction codes that are larger, by a linear factor in size, compared to the previously known construction by Pattabiraman et al., while having $O(n^2)$ reconstruction complexity.


翻译:我们考虑利用子串组成多重集(即 Acharya 等人首次提出并研究的子串组成多重集)进行二进制字符串重建的问题。我们提出了一种新算法,用于从子串组成多重集重建字符串,该算法依赖于问题等价双变量多项式表述的代数性质。随后,我们刻画了待重建二进制字符串的特定代数条件,这些条件保证了算法在重建过程中无需任何回溯,因此时间复杂度受多项式界限约束。具体而言,在无回溯情况下,我们的算法时间复杂度为 $O(n^2)$,而 Acharya 等人的算法时间复杂度为 $O(n^2\log(n))$,其中 $n$ 为二进制字符串长度。进一步表明,新算法能够唯一重建更大规模的二进制字符串集合,且无需回溯,从而构建出比 Pattabiraman 等人先前已知构造更大(规模上呈线性因子)的重建码码本,同时保持 $O(n^2)$ 的重建复杂度。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
28+阅读 · 2022年12月26日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12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
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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月21日
VIP会员
最新内容
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:04
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
5+阅读 · 今天13:49
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
4+阅读 · 今天13:37
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
专知会员服务
4+阅读 · 今天13:11
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
7+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
“史诗怒火行动”中美军损失的作战飞机
专知会员服务
6+阅读 · 5月29日
ICML 2026 | 理解上下文持续学习中的泛化与遗忘
专知会员服务
5+阅读 · 5月28日
相关VIP内容
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
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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员