Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sharp detection boundaries on testing dense subhypergraph

論文の概要: Sharp detection boundaries on testing dense subhypergraph

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04584v1
Date: Tue, 12 Jan 2021 16:31:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-04 07:41:53.607651
Title: Sharp detection boundaries on testing dense subhypergraph
Title（参考訳）: 高密度ハイパーグラフ試験におけるシャープ検出境界
Authors: Mingao Yuan and Zuofeng Shang
Abstract要約: 高密度サブハイパーグラフの存在をテストすることの問題を研究する。ヌル仮説はエルドス・レニイの均一なランダムなハイパーグラフである。代替仮説は、密度の高いサブハイパーグラフを含む均一なランダムハイパーグラフである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.903929927172917
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study the problem of testing the existence of a dense subhypergraph. The null hypothesis is an Erdos-Renyi uniform random hypergraph and the alternative hypothesis is a uniform random hypergraph that contains a dense subhypergraph. We establish sharp detection boundaries in both scenarios: (1) the edge probabilities are known; (2) the edge probabilities are unknown. In both scenarios, sharp detectable boundaries are characterized by the appropriate model parameters. Asymptotically powerful tests are provided when the model parameters fall in the detectable regions. Our results indicate that the detectable regions for general hypergraph models are dramatically different from their graph counterparts.
Abstract（参考訳）: 本研究では,高密度ハイパーグラフの存在を検査する問題について検討する。ヌル仮説はエルドス=レーニ一様ランダムハイパーグラフであり、代替仮説は高密度な部分ハイパーグラフを含む一様ランダムハイパーグラフである。 1) エッジ確率は既知のもの,(2) エッジ確率は未知のもの,という2つのシナリオにおいて,鋭い検出境界を確立する。どちらのシナリオでも、鋭い検出可能な境界は適切なモデルパラメータによって特徴づけられる。モデルパラメータが検出可能な領域に落ちると漸近的に強力なテストが提供される。以上の結果から,一般的なハイパーグラフモデルの検出可能な領域は,グラフと大きく異なることがわかった。

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