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arXiv 1807.016802018-07cs.DScs.CC

弹出算法的紧边界

Tight bounds for popping algorithms

Heng Guo, Kun He

备注：: 18 pages, 1 figure

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摘要：

我们锐化部分拒绝抽样框架下的算法的运行时分析。我们的方法产生改进的界限：集群弹出算法近似所有终端网络的可靠性;周期弹出算法采样根生成树;下沉弹出算法采样无下沉方向。在这三个应用中，我们的边界不仅是紧的顺序，而且常数最优。

英文摘要：

We sharpen run-time analysis for algorithms under the partial rejection sampling framework. Our method yields improved bounds for: the cluster-popping algorithm for approximating all-terminal network reliability; the cycle-popping algorithm for sampling rooted spanning trees; the sink-popping algorithm for sampling sink-free orientations. In all three applications, our bounds are not only tight in order, but also optimal in constants.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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