Entwicklung einer Theorie der "Smoothes Analysis" für diskrete Probleme sowie die Anwendung von "Smoothed Analysis" auf andere Konzepte wie z.B. Approximierbarkeit

发展离散问题的“平滑分析”理论以及“平滑分析”在其他概念(例如近似性)中的应用

基本信息

项目摘要

Smoothed Analysis ist eine neue Analysemethode für die Laufzeit von Algorithmen, die von Spielman und Teng eingeführt wurde, um die gute Performance des Simplex- Algorithmus zu erklären. In einem gewissen Sinne interpoliert die Smoothed Analysis zwischen Worst-Case- und Average-Case-Analyse: Eine Eingabe x wird gestört und es wird untersucht, wie sich die Laufzeit des Algorithmus verhält in Abhängigkeit von der Störung. Wenn das Problem kontinuierlich ist, so scheinen z. B. normalverteilte Störungen natürlich. Bei diskreten Problemen hingegen bietet sich kein natürliches Modell an. Ein Ziel dieses Projekt ist es, geeignete Störmodelle für diskrete Probleme zu finden. Das zweite Ziel ist es, Smoothed Analysis nicht nur auf die Laufzeit anzuwenden, sondern auf andere Maße, z. B. Approximierbarkeit. Schließlich möchten wir eine allgemeine Theorie der Smoothed Analysis für diskrete Probleme entwickeln.
平滑分析是一种新的分析方法,用于对具有吸引力的单形模型进行分析,由Spielman和Teng设计,以提高单形模型的性能。在一个平滑分析中,最坏情况和平均情况分析之间的关系是:一个单独的分析将得到最好的结果,并将得到最好的结果,就像在Abhängigkeit von der Störung中的Laufzeit des Alummus verhält一样。当问题持续存在时,我们就来看看。B。normalvertedeilte Störungen natürlich.我们所讨论的问题并不是自然的模式。Ein Ziel dieses Projekt ist es,geeignete Störmodelle für diskrete Probleme zu finden.这是第二个问题,光滑分析不仅仅是在笑的时候,而是在笑的时候。B。近似树皮。我们需要一个对磁盘问题进行平滑分析的通用理论。

项目成果

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