¿Alguien conoce un artículo que analice formalmente la versión "menos inteligente" de FRI donde las consultas se eligen de forma independiente en cada capa? (A expensas de 2x en la longitud de la prueba).

en particular, los dos ejemplos que das de un mal resultado no son problemáticos, creo, es decir, solo necesitas fri para detectar si *comenzaste* lejos de una palabra clave, no creo que te importe si se cambió la palabra clave o terminaste lejos de una palabra clave (que en realidad será detectada porque el verificador lee la palabra completa en la capa final)

@GuilleAngeris Por cierto, ¿la suposición en este documento es que estamos en UDR?

@UHaboeck @GiacomoFenzi Mi motivación era simplemente arreglar el artículo con la menor "distancia de edición". En particular, quería mantener los eventos malos, simplemente retirarse no disminuyó la distancia, en lugar del evento malo un poco más complejo en MCA.

@UHaboeck @GiacomoFenzi Fix porque estaba usando el análisis defectuoso de este documento de brechas de proximidad anterior

@UHaboeck @GiacomoFenzi Es decir, una de mis ideas de hoy fue que para la consulta independiente FRI, puede analizar solo con CA "regluar" en lugar de ponderada o mutua. Pero he hecho esto tan rápido que tal vez coma un humilde pastel mañana :)

@UHaboeck @GiacomoFenzi Y encima de eso.. Debe elegir una capa aleatoria para verificar cada vez para obtener el mejor límite de error, en lugar de consultar en todas las capas. Esto tiene que ver con (1-delta/t)^t es mayor que 1-delta para (al menos algunos valores de) t>1

@aszepieniec * ambos tenemos un error tipográfico: es (1-1 / r) ^ no son (1-r) ^ r

@aszepieniec * El primer 'esto' se refiere al tweet anterior, y el segundo esto al tweet vinculado :)

@aszepieniec Más exactamente, parece que para un delta de distancia dado podemos limitar el problema de éxito de la consulta ind FRI por e ^ {-delta}, mientras que para FRI regular podemos obtener 1-delta que es, por ejemplo, menor en ~ 0.1 para delta = 1/2