有沒有人知道有關於正式分析 "不那麼聰明" 的 FRI 版本的論文，其中查詢是在每一層獨立選擇的？（以證明長度增加 2 倍為代價）。

我認為你舉的兩個壞結果的例子並不成問題——也就是說，你只需要 fri 來檢測你是否 *開始* 遠離了一個代碼字，我不認為你在乎代碼字是否被切換，或者你是否遠離了一個代碼字（實際上這會被捕捉到，因為驗證者在最終層會讀取整個單詞）

@GuilleAngeris 順便問一下，這篇論文的假設是我們處於 UDR 嗎？

@UHaboeck @GiacomoFenzi 我的動機只是想以最小的 "編輯距離" 修正這篇論文。特別是，我想保持那些不會因為摺疊而減少距離的壞事件，而不是在 MCA 中稍微複雜一些的壞事件。

@UHaboeck @GiacomoFenzi 修正，因為它使用了這篇有缺陷的分析來自於這個前接近間隙的論文

@UHaboeck @GiacomoFenzi 也就是說，我今天早些時候的一個見解是，對於獨立查詢 FRI，你可以僅使用 "常規" CA 進行分析，而不是加權或互動的。 但我這樣做得太快了，也許明天我會吃 humble pie :)

@UHaboeck @GiacomoFenzi 而且你每次需要隨機選擇一個層來檢查，以獲得最佳的誤差界限，而不是在所有層進行查詢。 這與 (1-delta/t)^t 大於 1-delta 有關（對於 t>1 的某些值）

@aszepieniec *我們都有一個錯字 - 應該是 (1-1/r)^r 而不是 (1-r)^r

@aszepieniec *第一個 `this` 指的是上面的推文，而第二個 `this` 指的是鏈接的推文 :)

@aszepieniec 更準確地說，對於給定的距離 delta，我們可以將獨立查詢 FRI 的成功概率界定為 e^{-delta}，而對於常規 FRI，我們可以得到 1-delta，這在 delta=1/2 時，例如小約 0.1。