Berechnungsgeometrie mit probabilistisch verrauschten Primitiven
Ein neuer Preprint untersucht Algorithmen der Berechnungsgeometrie unter probabilistisch verrauschten primitiven Operationen. Viele solcher Algorithmen basieren auf Primitiven, die auf Eingangskoordinaten zugreifen und diese in kombinatorische Informationen umwandeln. Der Artikel betrachtet Primitiven, die zufällig falsche Ergebnisse liefern, und untersucht, wie man mit hoher Wahrscheinlichkeit korrekte Ergebnisse erzielt, ohne die Effizienz wesentlich zu beeinträchtigen. Es zeigt sich, dass bei einigen Problemen (wie der Konstruktion der konvexen Hülle) die Verlangsamung durch Wiederholung vermieden werden kann, während dies bei anderen (wie der Suche nach nächsten Nachbarn) nicht möglich ist. Dies steht in Zusammenhang mit früheren Arbeiten zur Kommunikationskomplexität, die verrauschte Vergleiche verwenden, um die Effizienz zu verbessern.
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