Analisi di palle e bidoni nel regime m >> n.


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È noto che se lanci n palline in n bidoni, è molto probabile che il bidone più caricato contenga O(logn) palline. In generale, si può chiedere di palline in bidoni. Un articolo di RANDOM 1998 di Raab e Steger ne esplora alcuni dettagli, dimostrando che all'aumentare di m , la probabilità di andare anche leggermente al di sopra del valore atteso di m / n diminuisce rapidamente. All'incirca, impostando r = m / n , mostrano che la probabilità di vedere più di r + m>nnmm/nr=m/nr+rlogn èo(1).

Questo articolo è stato pubblicato nel 1998 e non ho trovato nulla di più recente. Ci sono risultati nuovi e ancora più concentrati lungo queste linee o ci sono ragioni euristiche / formali per sospettare che questo sia il migliore che si possa ottenere? Vorrei aggiungere che un documento correlato sulla variante a scelta multipla scritto da Angelika Steger nel 2006 non cita alcun lavoro più recente.

Aggiornamento : in risposta al commento di Peter, vorrei chiarire le cose che vorrei sapere. Ho due obiettivi qui.

  1. In primo luogo, ho bisogno di sapere quale riferimento citare, e sembra che questo sia il lavoro più recente su questo.
  2. In secondo luogo, è vero che il risultato è abbastanza stretto nell'intervallo r = 1. Sono interessato alla gamma m >> n, e in particolare al regno in cui r potrebbe essere poly log n, o anche n ^ c. Sto cercando di inserire questo risultato in un lemma che sto dimostrando e il limite specifico su r controlla altre parti dell'algoritmo generale. Penso (ma non sono sicuro) che l'intervallo su r fornito da questo documento potrebbe essere sufficiente, ma volevo solo assicurarmi che non ci fosse un limite più stretto (che avrebbe prodotto un risultato migliore).

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Ho imparato il nome "problema di occupazione" dal tag, quindi grazie per aver pubblicato una domanda educativa. :)
Tsuyoshi Ito,

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Guardando il documento di Raab e Steger, è difficile per me capire quali ulteriori risultati vorresti in questo senso. C'è una domanda specifica a cui devi conoscere la risposta? In tal caso, dovresti chiederlo, qui o su MathOverflow. In particolare, se r=m/n , Raab e Steger danno un limite stretto di dove2è la costante corretta. r+2rlogn2
Peter Shor,

@Peter modificherò la domanda: è un punto valido.
Suresh Venkat,

Risposte:


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Non proprio una risposta completa (né un riferimento utile), ma solo un commento piuttosto esteso. Per ogni dato cestino, la probabilità di avere esattamente sfere nel cestino sarà data da p B = ( mB. Possiamo usare una disuguaglianza dovuta a Sondow,((b+1)apB=(mB)(1n)B(n1n)mB, per ottenerepB<((r+1)r+1((B+1)un'un')<((B+1)B+1BB)un', dover=mpB<((r+1)r+1rr)B(1n)B(n1n)mB. Si noti che questo limite è abbastanza stretto, poiché a ( (b+1)ar=mB-1.((B+1)un'un')>14un'B((B+1)B+1BB)un'

Quindi abbiamo . Ora, poiché sei interessato alla probabilità di trovarepB<eB(r+1)ln(r+1)-Brlnr-mlnn+(m-B)ln(n-1) o più palline in un cestino, possiamo considerare p B = m b = B p b <B . Riorganizzando i termini, otteniamo p B < e - m ln npB=b=Bmpb<b=Bmeb(r+1)ln(r+1)brlnrmlnn+(mb)ln(n1)

pB<e-mlnnn-1×eB(r+1)ln(r+1)-Brlnr-Bln(n-1)ΣB=0m-BeB(r+1)ln(r+1)-Brlnr-Bln(n-1).

Nota che la somma sopra è semplicemente una serie geometrica, quindi possiamo semplificare questo per dare Se riscriviamo(r+1)r+1

pB<e-mlnnn-1×eB(r+1)ln(r+1)-Brlnr-Bln(n-1)×1-((r+1)r+1rr(n-1))m-B+11-((r+1)r+1rr(n-1)).
termini usando esponenziali, otteniamo pB<e-mlnn(r+1)r+1rr(n-1)che diventa quindipB<e - m ln n
pB<e-mlnnn-1×eB(r+1)ln(r+1)-Brlnr-Bln(n-1)×1-(e(r+1)ln(r+1)-rlnr-ln(n-1))m-B+11-e(r+1)ln(r+1)-rlnr-ln(n-1),
pB<e-mlnnn-1×(eB((r+1)ln(r+1)-rlnr-ln(n-1))-e(m+1)((r+1)ln(r+1)-rlnr-ln(n-1)))1-e(r+1)ln(r+1)-rlnr-ln(n-1).

BpB<CnCBC

emlnnn1×(eB((r+1)ln(r+1)rlnrln(n1))e(m+1)((r+1)ln(r+1)rlnrln(n1)))1e(r+1)ln(r+1)rlnrln(n1)=Cn,
which can be rewritten as
B=ln(Cnemlnnn1(1e(r+1)ln(r+1)rlnrln(n1))+e(m+1)((r+1)ln(r+1)rlnrln(n1)))(r+1)ln(r+1)rlnrln(n1).

I'm not entirely sure how useful this comment will be to you (it's entirely possible I've made a mistake somewhere), but hopefully it can be of some use.


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this is pretty awesome. thanks for the outline.
Suresh Venkat,

@Suresh: Glad it's useful.
Joe Fitzsimons
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