Un algoritmo de prueba de distribución para una propiedad de distribución P (que es solo un subconjunto de todas las distribuciones sobre [n]) puede acceder a las muestras de acuerdo con alguna distribución D, y se requiere que decida (whp) si o ( aquí suele ser la distancia ). La medida más común de complejidad es el número de muestras utilizadas por el algoritmo.
Ahora, en las pruebas de propiedad estándar, donde tiene acceso de consulta a algún objeto, un límite inferior lineal en la complejidad de la consulta es obviamente el límite inferior más fuerte posible, ya que consultas revelarían todo el objeto. ¿Es este el caso de las pruebas de distribución también?
Según tengo entendido, el límite superior "trivial" para probar las propiedades de las distribuciones es --- según los límites de Chernoff, esto es suficiente para "escribir" una distribución D 'que está cerca de D en distancia, y luego podemos verificar si hay distribuciones cercanas a D 'que están en P (esto puede tomar un tiempo infinito, pero esto es irrelevante para la complejidad de la muestra).ℓ 1
- ¿Existe una mejor prueba "trivial" para todas las propiedades de distribución?
- ¿Hay alguna propiedad de distribución para la cual sepamos que los límites inferiores de la muestra son más fuertes que los lineales?