Потокова дерандомізація

12

Потокові алгоритми здебільшого вимагають рандомізації, щоб зробити що-небудь нетривіальне, а через обмеженість малого простору потрібні PRG, які використовують мало місця. Я знаю два методи, які до цього часу цитуються для використання в потокових алгоритмах:

-wise незалежних PRGS як 4-навхрест незалежної сім'ївикористовуваної Алон / Matias / Szegedy для вихідної завдання оцінювання та узагальнення методів 2-стійкостіоснові для (скажімо) ескізу $k$ $F_2$ $\ell_2$
PRG Нісана, який працює в цілому для будь-яких проблем з малим простором.

Мене особливо цікавлять методи, які можна реалізувати. З огляду на це, обидва вищезазначені підходи здаються досить простими у виконанні, але мені цікаво, чи є там інші.

— Суреш Венкат
джерело

10

Деякі алгоритми потокового використання використовують графіки розширення. Це дещо екстремальна форма де-рандомізації (в принципі немає випадкових бітів).

— Пьотр
джерело

Чи є у вас посилання на подібні приклади?

— Суреш Венкат

3

Однією з таких посилань є: С. Гангулі, "Алгоритми потоку даних через графіки розширювачів", ISAAC 2008. Існує також кілька алгоритмів розрідженого відновлення (тісно пов'язана проблема), які використовують матриці розширювачів. Дивіться наступне опитування для огляду: А. Гілберт, П. Індик, "Розріджене відновлення за допомогою розріджених матриць", Праці IEEE, 2010.

— Пьотр,

6

У багатьох геометричних алгоритмах випадкову вибірку можна замінити ε-мережами та ε-наближеннями (деякого відповідного простору діапазону з кінцевим розміром ВК), і їх можна ефективно підтримувати за допомогою алгоритму потокової передачі. Потоки даних "з Багчі, Чаудхарі та Гудричем від SoCG 2004 та ACM Trans. Алг. 2007 рік .

— Девід Еппштейн
джерело

так, це ще один хороший приклад. Я про це забув.

— Суреш Венкат,

6

$\epsilon$

J. Feldman, S. Muthukrishnan, A. Sidiropoulos, C. Stein, Z. Svitkina, "Про розподіл симетричних потокових обчислень", SODA, 2008.

— Пьотр
джерело