Descrizione del progetto
Una struttura matematica per la correzione di algoritmi di ricerca dei dati
Analizzare la grande quantità di dati presenti nelle applicazioni attuali richiede meccanismi complessi. Le applicazioni di pre-elaborazione dei dati possono ottenere set di dati finali molto più corretti e utili per ulteriori algoritmi di ricerca dei dati: ciò permette di avere una rappresentazione sufficientemente accurata, che sia pertinente alla versione originale e allo spazio di archiviazione esistente. Sebbene questo costituisca un compito di tipo matematico, attualmente non disponiamo di una struttura matematica specifica per tale analisi. Il progetto LOPRE, finanziato dall’UE, mira a sviluppare una meticolosa struttura matematica per l’analisi della pre-elaborazione degli algoritmi. Verranno create nuove tecniche di pre-elaborazione e una struttura per l’analisi qualitativa per il confronto delle procedure esistenti, al fine di aiutare a comprendere i vincoli per alcuni casi. Questo prospetterà possibilità per molti campi dell’informatica.
Obiettivo
A critical component of computational processing of data sets is the `preprocessing' or `compression' step which is the computation of a \emph{succinct, sufficiently accurate} representation
of the given data. Preprocessing is ubiquitous and a rigorous mathematical understanding of preprocessing algorithms is crucial in order to reason about and understand the limits of preprocessing.
Unfortunately, there is no mathematical framework to analyze and objectively compare two preprocessing routines while simultaneously taking into account `all three dimensions' --
-- the efficiency of computing the succinct representation,
-- the space required to store this representation, and
-- the accuracy with which the original data is captured in the succinct representation.
``The overarching goal of this proposal is the development of a mathematical framework for the rigorous analysis of preprocessing algorithms. ''
We will achieve the goal by designing new algorithmic techniques for preprocessing, developing a framework of analysis to make qualitative comparisons between various preprocessing routines based on the criteria above and by developing lower bound tools required
to understand the limitations of preprocessing for concrete problems.
This project will lift our understanding of algorithmic preprocessing to new heights and lead to a groundbreaking shift in the set of basic research questions attached to the study of preprocessing for specific problems. It will significantly advance the analysis of preprocessing and yield substantial technology transfer between adjacent subfields of computer science such as dynamic algorithms, streaming algorithms, property testing and graph theory.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
ERC-COG - Consolidator GrantIstituzione ospitante
5020 Bergen
Norvegia