¿Qué se sabe sobre el siguiente problema?
Dada una colección de funciones , encuentre una subcolección más grande sujeta a la restricción que VC-Dimension para algún entero .f : { 0 , 1 } n → { 0 , 1 } S ⊆ C ( S ) ≤ k k
¿Existen algoritmos de aproximación o resultados de dureza para este problema?
Respuestas:
Editar : el problema original es difícil de aproximar cuando k = 1 donde n denota el número de conjuntos.n1−ϵ k=1 n
La dualidad de una hipergrafía se obtiene intercambiando vértices con bordes y preservando las incidencias. Es más fácil entender el problema cuando notamos que una hipergrafía tiene VC-dimensión 1 si su dual está libre de cruces (para todos los en A , al menos uno de P ∩ Q , P ∖ Q , Q ∖ P , ( P ∪ Q ) c está vacío).P,Q A P∩Q,P∖Q,Q∖P,(P∪Q)c
Por dualidad, el problema original (para ) es equivalente a, dada una hipergrafía ( V , S ) , encontrar un tamaño máximo U ⊆ V con ( U , { S ∩ U ∣ S ∈ S } ) sin cruz.k=1 (V,S) U⊆V (U,{S∩U∣S∈S})
De hecho, este problema (dual) es muy difícil incluso cuando todos los conjuntos en tienen tamaño 2: entonces es un gráfico y estamos buscando un tamaño de vértice de tamaño máximo cuya subgrafía inducida que no contenga ninguna ruta de dos bordes ( No es difícil ver que esta es la única forma en que puede surgir un par cruzado, suponiendo que el gráfico tenga al menos 4 vértices). Pero esta propiedad es hereditaria y no trivial y, por lo tanto, podemos usar un resultado de Feige y Kogan para mostrar dureza.S
Respuesta original
El problema dual para (encontrar un tamaño máximo S tal que la dimensión VC dual de S sea como máximo 1) es difícil de aproximar dentro de n 1 - ϵ (en una familia con Θ ( n )k=1 S S n1−ϵ Θ(n) ).
Pero para el problema original (primario), parece que se requiere más reflexión ... ¡parece interesante!
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Algún trabajo relacionado relevante: estimar la dimensión VC en sí misma (y mucho menos encontrar una subcolección grande con dimensión VC acotada) en su representación es LOGNP-complete (LOGNP está NP restringido a log n bits de no determinismo). También hay un poco de trabajo relacionado en la estimación y aproximación de la dimensión VC cuando la presentación del espacio de rango es más compacta (ver también las referencias dentro)
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