可满足 k-CSPs 的可近似性：V
流体动力学
2024-08-29 v1
摘要
我们提出了一种针对所有 Max-CSP 的算法与硬度的框架，并针对大类谓词进行了演示。这一框架扩展了拉格文的工作[STOC, 2008]，后者针对几乎可满足的 Max-CSP 展示了类似结果。我们的方法基于一种新的混合近似算法，它结合了高斯消去技术（即在阿贝尔群上求解线性方程组）和半正定松弛。我们将混合算法辅以匹配的独裁者与准随机测试，具有完美的完整性。我们基于一种新颖的不变性原理来分析独裁者与准随机测试，称为混合不变性原理。我们的混合不变性原理是米斯塞尔、奥唐纳斯基和奥利什基[Annals of Mathematics, 2010] 不变性原理的延伸，而该原理在拉格文的工作中发挥关键作用。混合不变性原理允许将离散概率空间中的三次相关性与高斯空间与阿贝尔群混合空间中的期望值关联起来，可能对独立兴趣具有意义。
引用
@article{arxiv.2408.15376,
title = {ML-ROM Wall Shear Stress Prediction in Patient-Specific Vascular Pathologies under a Limited Clinical Training Data Regime},
author = {Chotirawee Chatpattanasiri and Federica Ninno and Catriona Stokes and Alan Dardik and David Strosberg and Edouard Aboian and Hendrik von Tengg-Kobligk and Vanessa Díaz-Zuccarini and Stavroula Balabani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.15376},
year = {2024}
}