Conjectura de sensibilidade de bloco de sensibilidade - implicações

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Seja uma função booleana com sensibilidade s ( f ) e bloqueie a sensibilidade b s ( f ) .fs(f)bs(f)

A conjectura de conjectura de sensibilidade de bloco de sensibilidade afirma que existe um tal que f , b s ( f ) s ( f ) c .c>0f, bs(f)s(f)c

Quais são as implicações da verdade e da falsidade dessa conjectura?

Por favor, cite as referências também.

T ....
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Considere tornar a pergunta e sua resposta mais úteis, fornecendo definições dos termos sensibilidade e sensibilidade do bloco.
Jan Johannsen
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A conjectura de sensibilidade foi agora comprovada por Hao Huang: arxiv.org/abs/1907.00847 .
Yuval Filmus
A conjectura de sensibilidade do @YuvalFilmus segue como consequência. Então, talvez mais conseqüências se aguentem.
T ....
c4

Respostas:

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Aqui está o que Scott Aaronson tem a dizer sobre o assunto:

fffff

Verificar outra literatura relevante não oferece outras implicações convincentes:

  • Nisan e Szegedy descrevem a pergunta, mas não oferecem nenhuma motivação.
  • Kenyon e Kutin mencionam que essa é uma "questão natural aberta".
  • Gotsman e Linial apresentam um problema equivalente, um tanto artificial (Conjectura 5.33 na página 18 do artigo a seguir).
  • P. Hatami, Kulkarni e Pankratov , em sua pesquisa abrangente sobre o problema, também não oferecem motivação, mas eles têm várias formulações equivalentes. Por exemplo, a conjectura de sensibilidade é equivalente à conjectura de que a complexidade da decisão de paridade de uma função é polinomialmente limitada pela sensibilidade. A conjectura 5.31 na página 17, devido a Shi, é uma reformulação que não menciona sensibilidade.
  • Ambainis, Bavarian, Gao, Mao, Sun e Zao afirmam que a conjectura "se origina da teoria da complexidade das medidas das funções booleanas e da complexidade da árvore de decisão" e geralmente oferece o mesmo tipo de motivação que Scott Aaronson. A recente pré-impressão é a última palavra da conjectura (em dezembro de 2014).
Yuval Filmus
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Ω(log(s(f)))fCREW(f)f

CREW(f)=Ω(logs(f))

CREW(f)

CREW(f)=Θ(logbs(f))

CREW(f)=O(logs(f))

CREW(f)

Denis Pankratov
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