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On the Benefits of Adaptivity in Property Testing of Dense Graphs

机译:适应性在密集图属性测试中的好处

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摘要

We consider the question of whether adaptivity can improve the complexity of property testing algorithms in the dense graphs model. It is known that there can be at most a quadratic gap between adaptive and non-adaptive testers in this model, but it was not known whether any gap indeed exists. In this work we reveal such a gap.
机译:我们考虑自适应性是否可以提高密集图模型中属性测试算法的复杂性的问题。众所周知,在该模型中,自适应和非自适应测试器之间最多存在二次间隙,但是尚不知道是否确实存在任何间隙。在这项工作中,我们揭示了这种差距。

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