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检索条件"主题词=sublinear/streaming algorithms"

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排序：

Sharp Noisy Binary Search with Monotonic Probabilities 51

Sharp Noisy Binary Search with Monotonic Probabilities

引用

51st International Colloquium on Automata, Languages, and Programming, ICALP 2024

作者： Gretta, Lucas Price, Eric University of California BerkeleyCA United States University of Texas AustinTX United States

ISBN: (纸本)9783959773225

We revisit the noisy binary search model of [10], in which we have n coins with unknown probabilities pi that we can flip. The coins are sorted by increasing pi, and we would like to find where the probability crosses (to within Ε) of a target value τ. This generalized the fixed-noise model of [2], in which pi =12 ± Ε, to a setting where coins near the target may be indistinguishable from it. It was shown in [10] that Θ(Ε12 log n) samples are necessary and sufficient for this task. We produce a practical algorithm by solving two theoretical challenges: high-probability behavior and sharp constants. We give an algorithm that succeeds with probability 1 − δ from 1Cτ,Ε · (log2 n + O(log2/3 n log1/3 1δ + log1δ )) samples, where Cτ,Ε is the optimal such constant achievable. For δ > n−o(1) this is within 1 + o(1) of optimal, and for δ 1 it is the first bound within constant factors of optimal. © Lucas Gretta and Eric Price.

关键词： fine-grained algorithms noisy binary search randomized/probabilistic methods sublinear/streaming algorithms

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