In this paper, we present a new construction of simplicial complexes of subpolynomial degree with arbitrarily good local spectral expansion. Previously, the only known high-dimensional expanders (HDXs) with arbitrarily good expansion and less than polynomial degree were based on one of two constructions, namely Ramanujan complexes and coset complexes. In contrast, our construction is a Cayley complex over the group $\mathbb{F}_2^k$, with Cayley generating set given by a Grassmannian HDX. Our construction is in part motivated by a coding-theoretic interpretation of Grassmannian HDXs that we present, which provides a formal connection between Grassmannian HDXs, simplicial HDXs, and LDPC codes. We apply this interpretation to prove a general characterization of the 1-homology groups over $\mathbb{F}_2$ of Cayley simplicial complexes over $\mathbb{F}_2^k$. Using this result, we construct simplicial complexes on $N$ vertices with arbitrarily good local expansion for which the dimension of the 1-homology group grows as $\Omega(\log^2N)$. No prior constructions in the literature have been shown to achieve as large a 1-homology group.


翻译:本文提出了一种新的单纯复形构造方法,其度数为次多项式级,且具有任意良好的局部谱扩展性质。此前,唯一已知的拥有任意良好扩展性且度数低于多项式的高维扩展器(HDXs)基于两种构造之一:Ramanujan复形和陪集复形。与之相对,我们的构造是基于群$\mathbb{F}_2^k$的Cayley复形,其Cayley生成集由格拉斯曼HDX给出。这一构造部分受我们提出的格拉斯曼HDX的编码理论解释所启发,该解释建立了格拉斯曼HDX、单纯HDX与LDPC码之间的形式联系。我们应用该解释证明了$\mathbb{F}_2^k$上Cayley单纯复形在$\mathbb{F}_2$上1-同调群的一般性刻画。利用这一结果,我们构造了顶点数为$N$、具有任意良好局部扩展性的单纯复形,其1-同调群的维数可达$\Omega(\log^2N)$。现有文献中尚未有构造能够达到如此大的1-同调群规模。

0
下载
关闭预览

相关内容

Group一直是研究计算机支持的合作工作、人机交互、计算机支持的协作学习和社会技术研究的主要场所。该会议将社会科学、计算机科学、工程、设计、价值观以及其他与小组工作相关的多个不同主题的工作结合起来,并进行了广泛的概念化。官网链接:https://group.acm.org/conferences/group20/
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
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
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
2+阅读 · 2015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
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月14日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月13日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
4+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
1+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
15+阅读 · 6月10日
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
8+阅读 · 6月10日
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
4+阅读 · 6月10日
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
9+阅读 · 6月9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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
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
相关论文
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
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
2+阅读 · 2015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