We prove tight upper and lower bounds on approximation ratios of all Boolean Max-2CSP problems in the streaming model. Specifically, for every type of Max-2CSP problem, we give an explicit constant $\alpha$, s.t. for any $\epsilon>0$ (i) there is an $(\alpha-\epsilon)$-streaming approximation using space $O(\log{n})$; and (ii) any $(\alpha+\epsilon)$-streaming approximation requires space $\Omega(\sqrt{n})$. This generalizes the celebrated work of [Kapralov, Khanna, Sudan SODA 2015; Kapralov, Krachun STOC 2019], who showed that the optimal approximation ratio for Max-CUT was $1/2$. Prior to this work, the problem of determining this ratio was open for all other Max-2CSPs. Our results are quite surprising for some specific Max-2CSPs. For the Max-DCUT problem, there was a gap between an upper bound of $1/2$ and a lower bound of $2/5$ [Guruswami, Velingker, Velusamy APPROX 2017]. We show that neither of these bounds is tight, and the optimal ratio for Max-DCUT is $4/9$. We also establish that the tight approximation for Max-2SAT is $\sqrt{2}/2$, and for Exact Max-2SAT it is $3/4$. As a byproduct, our result gives a separation between space-efficient approximations for Max-2SAT and Exact Max-2SAT. This is in sharp contrast to the setting of polynomial-time algorithms with polynomial space, where the two problems are known to be equally hard to approximate. Finally, we prove that the tight streaming approximation for \mksat{} is $\sqrt{2}/2$ for every $k\geq2$.


翻译:具体地说,对于任何类型的 Max-2CSP 问题,我们给出了一个明确的恒定 $qalpha$, 对于任何 $\ epsilon>0$ (一) 美元(alpha-\ epsilon) 的流近近近近近近, 使用 $O(\log{n}) 美元;以及 (二) 任何美元(alpha ⁇ epsilon) 的流近近近离需要空间$\ emega (sqrts) $(sqrts) 。 对于每一种 Max-2CSP 问题,我们给出了一个清晰的 [Kapralov、Khanna、SDODA、Kaprallov、Krachun STOC 2019] 。 任何这样的值得庆祝的 美元 美元 。 美元 。 美元 美元 美元 美元 美元 美元 美元 美元 美元 至 美元 美元 至 美元 美元 的 美元 的 流近似 。 美元 美元 。 美元 的 美元 至 美元 的 美元 美元 美元 至 美元 的 美元 。 美元 至 美元 美元 美元 的 美元 的 的 至 的 的 美元 的 美元 美元 美元 的 。 。 。 美元 美元 美元 的 美元 的 。

0
下载
关闭预览

相关内容

面向健康的大数据与人工智能,103页ppt
专知会员服务
105+阅读 · 2020年12月29日
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
105+阅读 · 2020年8月4日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
38+阅读 · 2020年7月27日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年11月5日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月7日
VIP会员
相关VIP内容
面向健康的大数据与人工智能,103页ppt
专知会员服务
105+阅读 · 2020年12月29日
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
105+阅读 · 2020年8月4日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
38+阅读 · 2020年7月27日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年11月5日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员