中文

反集中性与子集和个数

组合数学 2021-06-16 v2 数据结构与算法 概率论

摘要

w=(w1,,wn)Rn\vec{w} = (w_1,\dots, w_n) \in \mathbb{R}^{n}。我们证明对任意 n2ϵ1n^{-2}\le\epsilon\le 1,若对某个 τR\tau \in \mathbb{R}#{ξ{0,1}n:ξ,w=τ}2ϵn2n\#\{\vec{\xi} \in \{0,1\}^{n}: \langle \vec{\xi}, \vec{w} \rangle = \tau\} \ge 2^{-\epsilon n}\cdot 2^{n}#{ξ,w:ξ{0,1}n}2O(ϵn).\#\{\langle \vec{\xi}, \vec{w} \rangle : \vec{\xi} \in \{0,1\}^{n}\} \le 2^{O(\sqrt{\epsilon}n)}. 这指数级地改进了 Nederlof、Pawlewicz、Swennenhuis 和 W\k{e}grzycki 近期结果中对 ϵ\epsilon 的依赖,并使得装箱问题(按箱子数参数化)的运行时间获得类似改进。

关键词

引用

@article{arxiv.2101.07726,
  title  = {Anticoncentration versus the number of subset sums},
  author = {Vishesh Jain and Ashwin Sah and Mehtaab Sawhney},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07726},
  year   = {2021}
}

备注

10 pages; revised version