Principio Minimax de Yao sobre algoritmos de Monte Carlo
PPPXX\mathcal{X}AA\mathcal{A}PPPDD\mathcal{D}RR\mathcal{R}AA\mathcal{A}minA∈AEcost(A,D)≤maxx∈XEcost(R,x)for all D and R.minA∈AEcost(A,D)≤maxx∈XEcost(R,x)for all D and R.\min_{A\in\mathcal{A}}\quad\mathbb{E} cost(A,\mathcal{D}) \leq \max_{x\in\mathcal{X}}\quad\mathbb{E} cost(\mathcal{R},x) \quad\quad\text{for all $\mathcal{D}$ and $\mathcal{R}$}. El principio de Yao se ocupa principalmente de los algoritmos de Las Vegas únicamente, pero se puede generalizar a los algoritmos de Monte Carlo de la siguiente manera. donde denota el costo …