論文の概要: Efficient Detection Of Infected Individuals using Two Stage Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10741v1
• Date: Mon, 24 Aug 2020 23:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 12:44:03.915200
• Title: Efficient Detection Of Infected Individuals using Two Stage Testing
• Title（参考訳）: 2段階検査による感染者検出の効率化
• Authors: Arjun Kodialam
• Abstract要約: 集団検査は、集団を検査して感染した個体を検出する効果的な方法である。 複数の段階群試験アルゴリズムの効率を特徴付ける。 最適設定では、テストスキームは入力パラメータのエラーに対して堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Group testing is an efficient method for testing a large population to detect infected individuals. In this paper, we consider an efficient adaptive two stage group testing scheme. Using a straightforward analysis, we characterize the efficiency of several two stage group testing algorithms. We determine how to pick the parameters of the tests optimally for three schemes with different types of randomization, and show that the performance of two stage testing depends on the type of randomization employed. Seemingly similar randomization procedures lead to different expected number of tests to detect all infected individuals, we determine what kinds of randomization are necessary to achieve optimal performance. We further show that in the optimal setting, our testing scheme is robust to errors in the input parameters.
• Abstract（参考訳）: 集団検査は、感染した個体を検出するために集団を検査する効率的な方法である。 本稿では,効率的な適応型2段階群試験法を提案する。 素直な解析を用いて、2段階のグループテストアルゴリズムの効率を特徴付ける。 ランダム化の異なる3種類のスキームに対して,テストのパラメータを最適に選択する方法を決定するとともに,2段階試験の性能が採用されるランダム化の種類に依存することを示す。 類似したランダム化の手順は、すべての感染した個人を検知するために期待されるテスト数が異なるため、最適な性能を達成するためにどのようなランダム化が必要かを決定する。 さらに、最適設定では、テストスキームは入力パラメータのエラーに対して堅牢であることを示す。

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