Протокол Голдвассер-Сипсера для оценки размера множества — различия между версиями
Rost (обсуждение | вклад) (→Описание протокола) |
Rost (обсуждение | вклад) (→Оценки вероятностей) |
||
| Строка 11: | Строка 11: | ||
==Оценки вероятностей== | ==Оценки вероятностей== | ||
| − | Пусть <tex>p = \frac{K}{2^k}</tex>. Если <tex>|S| \le \frac{K}{2}</tex>, тогда <tex>|h(S)| \le \frac{ | + | Пусть <tex>p = \frac{K}{2^k}</tex>. Если <tex>|S| \le \frac{K}{2}</tex>, тогда <tex>|h(S)| \le \frac{p\cdot2^k}{2}</tex>. Отсюда получаем, что <tex>P[y \in h(S)] \le \frac{p}{2}</tex>. Необходимо показать, что в случае <tex>|S| \ge K</tex>, <tex>V</tex> будет принимать <tex>S</tex> с вероятностью различимо большей <tex>\frac{p}{2}</tex>. |
{{Утверждение | {{Утверждение | ||
Версия 15:48, 4 июня 2012
Описание протокола
Рассмотрим множество , для которого существует сертификат проверки на принадлежность. Протоколом Голдвассера-Сипсера является двухуровневый интерактивный протокол, в котором старается принять множество , если , и отвергнуть, если .
Выберем так, чтобы . Тогда протокол устроен следующим образом:
Отправляет , случайным образом выбиранные из семейства универсальных попарно независимых хеш-функций и из .
Пытается найти , такой что . Отправляет найденный и сертификат , подтверждающий принадлежность множеству .
Если верно, что и , то множество принимается. В противном случае отвергает множество .
Оценки вероятностей
Пусть . Если , тогда . Отсюда получаем, что . Необходимо показать, что в случае , будет принимать с вероятностью различимо большей .
| Утверждение: |
Если , то , где случайным образом выбрано из , а из . |
|
Покажем, что для каждого и случайно выбранной функции справедливо . Для каждого определим событие . Тогда , что формуле включения-исключения не меньше, чем . Поскольку выбирались , то и . Тогда . |
Стоит отметить, что если , то может выбрать так, чтобы . А значит, в качестве оценки вероятности можно воспользоваться .
Итого:
- если , то .
- если , то .
Источники
- Sanjeev Arora, Boaz Barak. Computational Complexity: A Modern Approach