The spherical random geometric graph $G(n,d,p)$ is obtained by sampling $n$ independent points uniformly on the unit sphere $\mathbb{S}^{d-1}\subseteq\mathbb{R}^d$ and joining pairs of points which are sufficiently close, where the threshold is chosen so that the edge probability is $p$. The central question related to this model, and to a broad class of other models, is the following: when does the underlying geometry affect the resulting graph in a way which makes it distinguishable from the Erdős--Rényi random graph $G(n,p)$, as measured in total variation distance? The precise answer to this question was conjectured by Bubeck, Ding, Eldan, and Rácz, who predicted that $G(n,d,p)$ and $G(n,p)$ are indistinguishable precisely when $d \gg n^3p^3(\log p^{-1})^3$, and provided a test for distinguishing these models in the low-dimensional regime. Although this conjecture attracted considerable attention from researchers in probability, theoretical computer science, and high-dimensional statistics, it was previously fully proved only in the constant-density case. In this paper, we resolve the distinguishability conjecture in the broad range $1/3 \geq p \geq n^{-1/5} \text{polylog}(n)$. The key ingredient of our proof is a stronger statement which gives a precise asymptotic formula for the probability that $G(n,d,p)$ realizes a prescribed graph $H$: above the conjectured threshold, this probability is at most $(1+o(1))$ times the corresponding probability for $G(n,p)$, with the signed triangle count of $H$ appearing as the leading correction term.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
WWW 2024 | GraphTranslator: 将图模型对齐大语言模型
专知会员服务
27+阅读 · 2024年3月25日
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
31+阅读 · 2020年6月22日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
GraphSAGE: GCN落地必读论文
AI100
29+阅读 · 2019年8月15日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26日
论文浅尝 | 基于知识图谱的子图匹配回答自然语言问题
开放知识图谱
27+阅读 · 2018年5月17日
Generative Adversarial Text to Image Synthesis论文解读
统计学习与视觉计算组
13+阅读 · 2017年6月9日
国家自然科学基金
5+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
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
1+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
Arxiv
0+阅读 · 8月7日
Arxiv
0+阅读 · 7月27日
VIP会员
最新内容
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
《国防技术管理》印度智库报告最新45页
专知会员服务
3+阅读 · 8月28日
《美陆军最新条令:保障行动》
专知会员服务
4+阅读 · 8月28日
算法战场:人工智能如何重新定义军事力量
专知会员服务
6+阅读 · 8月28日
《北约联邦式电子战云架构》
专知会员服务
6+阅读 · 8月27日
《美陆军野战手册:空域管理战术》
专知会员服务
10+阅读 · 8月27日
相关VIP内容
【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
WWW 2024 | GraphTranslator: 将图模型对齐大语言模型
专知会员服务
27+阅读 · 2024年3月25日
相关资讯
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
31+阅读 · 2020年6月22日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
GraphSAGE: GCN落地必读论文
AI100
29+阅读 · 2019年8月15日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26日
论文浅尝 | 基于知识图谱的子图匹配回答自然语言问题
开放知识图谱
27+阅读 · 2018年5月17日
Generative Adversarial Text to Image Synthesis论文解读
统计学习与视觉计算组
13+阅读 · 2017年6月9日
相关基金
国家自然科学基金
5+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
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
1+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员