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匹配定理和使用优化措施的经验差异计算。 (英语) Zbl 0810.60036号

本文通过优化测度对单位平方(mathbb{R}^2)中的大部分匹配理论提供了一种统一的方法,并给出了重要的新结果和一个猜想。证明了Hilbert空间中某些椭球存在最优测度的一个一般定理,称为椭球定理,并证明了它给出了Ajtai-Komlos-Tusnady和Leighton-Shor网格匹配定理。重新证明了Shor最近的进一步工作,并在某些情况下进行了改进,特别是获得了一类新的结果,即存在匹配(pi),这样,在高概率下\[\max{i\leqn}|U{1,i}-V{1,\pi(i)}|\leqKM\sqrt{n^{-1}\logn}\]\[n^{-1}\sum_{i\leq-n}\exp\left({|U_{2,i}-V_{2、\pi(i)}|\over KM\sqrt{n^{-1}\log-n}}\right)^\alpha\leq-K\quad\text{for}\quad_alpha<1/4,\]其中,\((U{1,i},U{2,i}),\(i\leqn)是单位平方上的独立均匀随机变量,\(mathbb{R}^2)和\(V{1,i},V{2,i})\),\\((K\)是一个通用常数,而(M\)是与“高概率”语句相关的常数)。根据这个结果,一个“最终匹配猜想”被正式提出。最后一部分考虑维度3中的匹配。

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60G17年 示例路径属性
60B10型 概率测度的收敛性
05C70号 具有特殊属性的边子集(因子分解、匹配、分区、覆盖和打包等)
60G55型 点过程(例如,泊松、考克斯、霍克斯过程)
60G57型 随机测量
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全文: 内政部

参考文献:

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