論文の概要: Constructions of Efficiently Implementable Boolean Functions with Provable Nonlinearity/Resiliency/Algebraic Immunity Trade-Offs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01720v2
- Date: Mon, 06 Oct 2025 15:57:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 14:28:10.979382
- Title: Constructions of Efficiently Implementable Boolean Functions with Provable Nonlinearity/Resiliency/Algebraic Immunity Trade-Offs
- Title(参考訳): 確率的非線形性/レジリエンス/代数的免疫トレードオフを有する効率的な実装可能なブール関数の構成
- Authors: Palash Sarkar,
- Abstract要約: 効率よく実装可能なブール関数の族について述べる。
家族はレジリエンス、非線形性、および代数免疫の間の証明可能なトレードオフを達成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6836789895924147
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We describe several families of efficiently implementable Boolean functions achieving provable trade-offs between resiliency, nonlinearity, and algebraic immunity. In particular, the following statement holds for each of the function families that we propose. Given integers $m_0\geq 0$, $x_0\geq 1$, and $a_0\geq 1$, it is possible to construct an $n$-variable function which has resiliency at least $m_0$, linear bias (which is an equivalent method of expressing nonlinearity) at most $2^{-x_0}$ and algebraic immunity at least $a_0$; further, $n$ is linear in $m_0$, $x_0$ and $a_0$, and the function can be implemented using $O(n)$ 2-input gates, which is essentially optimal.
- Abstract(参考訳): 本稿では、レジリエンス、非線形性、代数免疫の間の証明可能なトレードオフを達成するために、効率よく実装可能なブール関数の族について述べる。
特に、以下の文は、我々が提案する関数族それぞれに当てはまる。
整数 $m_0\geq 0$, $x_0\geq 1$, $a_0\geq 1$ が与えられたとき、少なくとも$m_0$、線型バイアスが少なくとも$m_0$、線型バイアスが少なくとも$2^{-x_0}$、代数免疫が少なくとも$a_0$、さらに$n$は$m_0$、$x_0$、$a_0$ で線型であり、関数は$O(n)$ 2-入出力ゲートを使って実装することができる。
関連論文リスト
- Symmetry-Breaking Descent for Invariant Cost Functionals [0.0]
タスクコストの関数的$W : Hs(M) を mathbbR$ に還元する問題について検討する。
信号の対称性を破る変形はコストを低減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-19T15:06:31Z) - Triangulating PL functions and the existence of efficient ReLU DNNs [0.0]
コンパクトなサポートを持つ任意のピースワイズ線型関数 $f:Rd から R$ へのポリヘドロン $P$ は、いわゆる単純関数の和としての表現を持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-11T22:20:16Z) - LevAttention: Time, Space, and Streaming Efficient Algorithm for Heavy Attentions [54.54897832889028]
任意の$K$に対して、$n$とは独立に「普遍集合」$Uサブセット[n]$が存在し、任意の$Q$と任意の行$i$に対して、大きな注目スコアが$A_i,j$ in row $i$ of $A$は全て$jin U$を持つことを示す。
我々は、視覚変換器のスキームの利点を実証的に示し、トレーニング中に我々の普遍的なセットを使用する新しいモデルのトレーニング方法を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-07T19:47:13Z) - Monge-Kantorovich Fitting With Sobolev Budgets [6.748324975906262]
我々は、$rho$が$mtext-d$集合の近くに集中しているとき、これをノイズのあるデータを持つ多様体学習問題と解釈できることを示した。
Monge-Kantorovich $p$-cost $mathbbW_pp(rho, nu)$を介して$rho$を近似する際の$nu$のパフォーマンスを定量化し、$mathrmsupp nu$を$f : mathbbRmでカバーできるようにすることで複雑さを制限します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T01:30:16Z) - Use of Simple Arithmetic Operations to Construct Efficiently Implementable Boolean functions Possessing High Nonlinearity and Good Resistance to Algebraic Attacks [28.8640336189986]
非線形性と(高速)代数免疫の組合せを達成できる関数が存在することを示す。
提案手法の主な特徴は、ブール関数の構成に単純整数と二進体算術の司法的組み合わせを適用することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-21T12:46:50Z) - Two-Dimensional Drift Analysis: Optimizing Two Functions Simultaneously
Can Be Hard [0.0]
2つの確率変数の場合、ドリフト解析の使い方を示す。
難易度の高い動的環境の2つの最小例を分析します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T07:45:13Z) - TURF: A Two-factor, Universal, Robust, Fast Distribution Learning
Algorithm [64.13217062232874]
最も強力で成功したモダリティの1つは、全ての分布を$ell$距離に近似し、基本的に最も近い$t$-piece次数-$d_$の少なくとも1倍大きい。
本稿では,この数値をほぼ最適に推定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T03:49:28Z) - Lockout: Sparse Regularization of Neural Networks [0.0]
パラメータ $w$ の値に制約 $P(w)leq t$ を置き、精度を向上させるために正規化を適用する。
我々は、任意の微分可能関数$f$と損失$L$に対してそのようなすべての解を提供する高速アルゴリズムと、各パラメータの絶対値の単調関数である任意の制約$P$を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T07:17:20Z) - Submodular + Concave [53.208470310734825]
第一次最適化法が凹関数の最大目的値に収束できることはよく確立されている。
本研究では、滑らかな函数凸体(英語版)の行列式を$F(x) = G(x) +C(x)$で始める。
このクラスの函数は、保証がないような凹凸函数と連続DR-部分モジュラ函数の両方の拡張である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T01:59:55Z) - Piecewise Linear Regression via a Difference of Convex Functions [50.89452535187813]
本稿では,データに対する凸関数(DC関数)の差を利用した線形回帰手法を提案する。
実際に実装可能であることを示すとともに,実世界のデータセット上で既存の回帰/分類手法に匹敵する性能を有することを実証的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T18:58:47Z) - Sample Efficient Reinforcement Learning via Low-Rank Matrix Estimation [30.137884459159107]
連続状態と行動空間を用いた強化学習において,Q$関数を効率よく学習する方法を考える。
我々は、$epsilon$-Schmidt $Q$-functionと$widetildeO(frac1epsilonmax(d1, d_2)+2)$のサンプル複雑性を求める単純な反復学習アルゴリズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T00:55:35Z) - Expressivity of expand-and-sparsify representations [15.016047591601094]
単純なスパースコーディング機構は、いくつかの生物の感覚系に現れる。
z$は情報を$x$でアンパックし、アクセスしやすくする。
この表現が入力空間の多様体構造に適応するかどうかを考える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-05T23:36:59Z) - A Randomized Algorithm to Reduce the Support of Discrete Measures [79.55586575988292]
離散確率測度が$N$原子と$n$実数値関数の集合で成り立つと、元の$N$原子の$n+1$の部分集合で支えられる確率測度が存在する。
我々は、負の円錐によるバリセンターの簡単な幾何学的特徴付けを与え、この新しい測度を「グリード幾何学的サンプリング」によって計算するランダム化アルゴリズムを導出する。
次に、その性質を研究し、それを合成および実世界のデータにベンチマークして、$Ngg n$ regimeにおいて非常に有益であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T16:38:36Z) - On the Modularity of Hypernetworks [103.1147622394852]
構造化対象関数の場合、ハイパーネットワークにおけるトレーニング可能なパラメータの総数は、標準ニューラルネットワークのトレーニング可能なパラメータの数や埋め込み法よりも桁違いに小さいことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-23T22:51:52Z) - Complexity of Finding Stationary Points of Nonsmooth Nonconvex Functions [84.49087114959872]
非滑らかで非滑らかな関数の定常点を見つけるための最初の非漸近解析を提供する。
特に、アダマール半微分可能函数(おそらく非滑らか関数の最大のクラス)について研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-10T23:23:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。