MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016934708
■00520240214101644
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380366564
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30633323
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aMohanty,  Sidhanth.
■24510▼aPhase  Transitions  in  Inference▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  Berkeley.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(306  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Raghavendra,  Prasad.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aWhat  makes  an  algorithmic  problem  easy  or  hard?    Many  general  algorithmic  techniques  arising  from  decades  of  research,  along  with  the  theory  of  NP-completeness  based  on  reductions  between  hard  problems,  offers  a  good  answer  for  problems  where  the  input  is  ``worst-case''.However,  this  theory  has  very  little  to  say  when  the  input  is  random,  and  comprises  of  independent  samples,  as  is  frequently  the  case  for  problems  in  statistics.    Statistical  problems  seemingly  go  through  abrupt  phase  transitions  in  complexity,  from  hard  to  easy  once  the  number  of  samples  crosses  a  threshold.    Understanding  this  boundary  between  ``hard''  and  ``easy''  for  statistical  problems  is  still  in  nascent  stages.This  thesis  comprises  recent  progress  in  understanding  these  phase  transitions  from  the  lens  of  semidefinite  programming.
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aComputer  science.
■650  4▼aComputer  engineering.
■653    ▼aAlgorithmic  techniques
■653    ▼aAlgorithmic  problem
■653    ▼aSemidefinite  programming
■690    ▼a0984
■690    ▼a0464
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bComputer  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-03B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16934708▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books