In probabilistic nonadaptive group testing (PGT), we aim to characterize the number of pooled tests necessary to identify a random $k$-sparse vector of defectives with high probability. Recent work has shown that $n$ tests are necessary when $k =\omega(n/\log n)$. It is also known that $O(k \log n)$ tests are necessary and sufficient in other regimes. This leaves open the important sparsity regime where the probability of a defective item is $\sim 1/\log n$ (or $k = \Theta(n/\log n)$) where the number of tests required is linear in $n$. In this work we aim to exactly characterize the number of tests in this sparsity regime. In particular, we seek to determine the number of defectives $\lambda(\alpha)n / \log n$ that can be identified if the number of tests is $\alpha n$. In the process, we give upper and lower bounds on the exact point at which individual testing becomes suboptimal, and the use of a carefully constructed pooled test design is beneficial.


翻译:在概率性非适应性群体测试(PGT)中,我们的目标是确定为确定高概率缺陷随机以美元计的偏差矢量所需的集合测试数量。最近的工作表明,当 $k ⁇ ⁇ omega(n/\log n) 美元时,需要用美元进行测试。人们也知道,在其它制度下,美元(k\log n) 美元测试是必要的,而且足够。这样就打开了重要的空间制度,在这种制度下,有缺陷的物品的概率为$sim 1/\log n美元(或美元=\theta(n/\log n) $) 的情况下,需要的测试数量是线性(n美元) 。在这项工作中,我们的目标是确切地确定这种紧张制度下测试的数量。特别是,我们寻求确定如果测试的数量是 $\lambda(\alpha)n/\log n美元,那么可以确定的有缺陷的数量是$\alpha n美元。在这个过程中,我们给个人测试成为亚性试验的精确点上下拉框。在仔细建造的集合试验时,要使用一个有利的综合试验。

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