The contextual fraction measures how much globally consistent probability can be packed beneath prescribed local event probabilities. We study the quantitative regime in which supported global assignments exist but the contextual fraction is nontrivial. For balanced relational lifts, we identify the noncontextual fraction with a capacity-constrained packing of global homomorphisms and prove an exact orbit-capacity quotient under finite group symmetries. For the uniform Boolean relation $\NAE_3$, this becomes a minority-position congestion game on proper hypergraph two-colourings: \[ \NCF(e_H)=\frac{1}{3β(H)}. \] We also obtain a minimax dual, a cut-polytope formulation, and explicit values $2/3$ and $1/2$. For exact hardness, we map a graph $G$ to an always-two-colourable anchor hypergraph $A(G)$ with \[ \NCF(e_{A(G)})=1 \Longleftrightarrow χ_f(G)\le3. \] We prove quantitative stability in terms of $χ_f(G)$ and construct a six-edge pure-$\NAE_3$ equality gadget that preserves the full noncontextual fraction under bounded-occurrence compilation. Thus deciding $\CF=0$ is NP-complete for simple $3$-uniform hypergraphs of maximum degree seven, even with a supplied proper two-colouring. We further prove \[ \NCF(\widehat e^{\,\vartheta}) =\vartheta+(1-\vartheta)\NCF(e). \] This yields NP-hardness of distinguishing $\NCF=1/2$ from $\NCF\ge2/3$ on an always-satisfiable fixed five-ary switch template, and additive hardness below $1/12$. A gated colouring construction gives hardness within $1/2-\varepsilon$ for every $\varepsilon>0$. Finally, bounded-treewidth instances admit exact compact extended formulations, while explicit families have extension complexity $2^{Ω(\sqrt N)}$ via cut-polytope projections.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
AAAI 2020论文解读:关注实体以更好地理解文本
AI科技评论
17+阅读 · 2019年11月20日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17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
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
论文浅尝 | 知识图谱问答中的层次类型约束主题实体识别
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 · 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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+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
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+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
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
AAAI 2020论文解读:关注实体以更好地理解文本
AI科技评论
17+阅读 · 2019年11月20日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17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
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
论文浅尝 | 知识图谱问答中的层次类型约束主题实体识别
相关基金
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 · 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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+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