Alguém conhece um artigo que analise formalmente a versão "menos inteligente" do FRI, onde as consultas são escolhidas independentemente em cada camada? (À custa de 2x no comprimento da prova).

em particular, os dois exemplos que você dá de um resultado ruim não são problemáticos, eu acho - ou seja, você só precisa de fri para detectar se você * começou * longe de uma palavra-código, não acho que você se importe se a palavra-código foi trocada ou se você terminou longe de uma palavra-código (que na verdade será capturada porque o verificador lê a palavra inteira na camada final)

@GuilleAngeris A propósito, é a suposição neste artigo de que estamos em UDR?

@UHaboeck @GiacomoFenzi Minha motivação era apenas consertar o papel com a menor "distância de edição". Em particular, eu queria manter os eventos ruins apenas desistindo para não diminuir a distância, em vez do evento ruim um pouco mais complexo no MCA.

@UHaboeck @GiacomoFenzi Corrija porque estava usando a análise defeituosa deste papel de lacunas de pré-proximidade

@UHaboeck @GiacomoFenzi Ou seja, um dos meus insights hoje cedo foi que, para consulta independente FRI, você pode analisar apenas com CA "regluar" em vez de ponderado ou mútuo. Mas eu fiz isso tão rápido que talvez eu coma uma torta humilde amanhã :)

@UHaboeck @GiacomoFenzi E ainda por cima.. Você precisa escolher uma camada aleatória para verificar a cada vez para obter o melhor limite de erro, em vez de consultar todas as camadas. Isso tem a ver com (1-delta/t)^t sendo maior que 1-delta para (pelo menos alguns valores de) t>1

@aszepieniec * nós dois temos um erro de digitação - é (1-1 / r) ^ não são (1-r) ^ r

@aszepieniec * O primeiro 'this' refere-se ao tweet acima e o segundo ao tweet vinculado :)

@aszepieniec Mais precisamente, parece que para determinado delta de distância podemos limitar o problema de sucesso da consulta ind FRI por e ^ {-delta}, enquanto para FRI regular podemos obter 1-delta que é, por exemplo, menor em ~ 0,1 para delta = 1/2