A(0,j) = 0 A(i,0) = 0 A(i,j) = A(i 1,j) size(a i ) > j A(i,j) = max{a(i 1,j),profit(a i ) + A(i 1,j size(a i ))} size(a i ) j

Similar documents
edges added to S contracted edges

Ð Ò ØÓ ØØ Ö Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ð ØÝ Ö ÙÐغ Ì ÓÙÖ Ô Ö Ñ ØÓÛ Ö Ø Ø Ö Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ð ØÝ Ö ÙÐØ Ò Ô Ö Ý Ø Ô Ô Ö Ó È Ô Ñ ØÖ ÓÙ Ò Î ÑÔ Ð ÓÒ ÌÖ Ú Ð Ò Ë Ð Ñ Ò ÔÖÓ Ð Ñ µ Ø

ÝÓÒ ÀÝÔ ÖØÖ Ï Ø ÓÑÔÓ Ø ÓÒ Å Ø Ó Ï Ø ÓÙØ ÓÑÔÓ Ø ÓÒ ÀÙ Ò Ò Î ØÓÖ ÐÑ Ù Ô ÖØ Ñ ÒØ Ì ÒÓÐÓ ÍÒ Ú Ö Ø Ø ÈÓÑÔ Ù Ö Ö ÐÓÒ ËÔ Ò Ù º Ò Ú ØÓÖº ÐÑ Ù ÙÔ º Ù ØÖ Øº Ì Ò

LCNS, Vol 1767, pp , Springer 2003

Ú Ð Ð ÓÒÐ Ò Ø ØØÔ»» Ѻ Ö Ùº º Ö ÁÒغ º ÁÒ Ù ØÖ Ð Å Ø Ñ Ø ÎÓк ÆÓº ¾¼½½µ ½ ½¹½ ½ Ê Ò Ò ÍÒ Ø Ò Ý Í Ò Ø ÎÓØ Ò ËÝ Ø Ñ Åº à ÒÑÓ ÑÑ Êº ÐÐ Ò µ Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å

Ì ÓÑÔÐ Ü ØÝ Ó Á ÓÑÓÖÔ Ñ ÁÒ ÐÐ Ú ÓÑÓÖÔ Ñ Σ ½ ½ ÑÓÖ ÔÖ ÐÝ A B Ö ÓÑÓÖÔ : ( ØÖÙØÙÖ ¹ÔÖ ÖÚ Ò Ø ÓÒ) ÓÙÒØ Ð ØÖÙØÙÖ Ò Ó Ý Ö Ð Ø Ò ÓÑÓÖÔ Ñ ÓÑ Σ ½ ½ Ö Ð Ø ÓÒ ÓÒ

½º¾ Ò Ø ÓÒ Ì Ò Ó Ø ÓÚ ÕÙ Ø ÓÒ Ò ÓÖÑ Ð Þ Ý Ø ÓÐÐÓÛ Ò Ò Ø ÓÒº Ò Ø ÓÒ ½ È Ù Ó Ê Ò ÓÑ ÙÒØ ÓÒ Ñ Ðݵ Ñ ÐÝ ¾ ¼ ½ ¾Æ ÐÐ Ñ ÐÝ Ó Ð µ Ä µµ È Ù Ó Ê Ò ÓÑ ÙÒØ ÓÒ ¾

Implementation of an Automatic Image Registration Tool

Ì ÐÑÓ Ø ÓÑÔÐ Ø ÙÔÛ Ö ÓÐÐ Ô Ó ÈÀ ÓÛÒ ØÓ È ÆÈ ½ Ü ÔØ ÓÖ Ø Ô ØÛ Ò È ÆÈ Ò ÈÈ ÆÈ º ÐÓ Ò Ø Ô Ñ Ø ÓÒ Û Ø ÔÖÓÓ Ø Ø È ÆÈ ½ È ÆÈ ¾ ØØ µ ÈÈ ÆÈ È ÆÈ º ÀÓÛ Ú Ö Ø Ô


Ô ØÙ Ø Ò Ø ÔÐ Ò º Ì ÑÓ Ø ÑÔÓÖØ ÒØ Ø Ô Ò Ø ÔÖÓ ÙÖ Ø Ø ÖÑ Ò Ø ÓÒ Ó Ø ÙÒ ÒÓÛÒ ÓÑÔÓÒ ÒØ Ó Ø ÐÓÛÒ Ú ØÓÖ ØÓ Ø ÒÓÖÑ Ð Ò ØÓ Ø ÔÐ Ò º Ì ÔÖÓ Ð Ñ ÔÐ Ý Ò ÑÔÓÖØ ÒØ

Ï Ó ØÖ Ù ÛÓÖÐ Ý Ù Ð Ø Ö Ø ÓÖ Ð Ö Ð Ø Ú ØÓ Û ÆÈ ËÈ ÊË Ó ÓØ Ú ÓÑÔÐ Ø Ø º Å Ö ÌÓÖ ÅÌ Ú Ö Ð Ø Ú Þ Ð ÔÖÓÓ Ø Ø ÓÔØ Ñ Ð ÔÖÓÓ Ý Ø Ñ Ü Ø Ø ÆÈ ËÈ ÊË Ó Ú ÓÑÔÐ Ø

Chapter 9. Trapezoidal Maps. 9.1 The Trapezoidal Map

ß ¾ ß ½º ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ö Ñ ÒØ Ø ÓÒ ÙÖ Ò ÔÖÓØÓ Ø ÐÐ Ö ÓÐÐ Ô Û ÐÝ ÔØ ØÓ Ø ÔÖ Ñ ÖÝ Ñ ¹ Ò Ñ ÓÖ Ø ÓÖÑ Ø ÓÒ Ó Ò ÖÝ Ò ÑÙÐØ ÔÐ Ø Ö Ý Ø Ñ º º Ä Ö Ò Ö Ø Ðº ¾¼¼ Ò

Ì ÓÑÔÙØ Ð Ñ Ò ÓÒ Ó ÌÖ Ó ÁÒ Ò Ø À Ø ÊÙ ÐÐ Å ÐÐ Ö ÂÙÐÝ ¾ ¾¼¼ Ì Ö Ø ÓÙÖ Ø ÓÒ Ó Ø ÖØ Ð ÔÔ Ö ÔØ Ö Ó È º º Ø Ø Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ó ÙÒ Ö Ø ÙÔ ÖÚ ÓÒ Ó ÊÓ ÖØ Áº ËÓ

½½ º º À Æ Æ º º Í Æ ÒÓØ ÔÓ Ø Ú Ñ ¹ Ò Ø ÙÒÐ Ø ÓÐÐÓÛ Ò ØÖÙ Ø Ö ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ È ½ Û Ø Ò Ð ÐÐ ÓÒ ØÖ ÒØ Û Ó ÓÖÑ Ù Ø ØÓ Ñ Ò ¾Ê Ò µ ½ ¾ Ì Ì Ø Ì Ù ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ð

ÇÙØÐ Ò È Ý Ð ÓÒ Ø ÓÒ Ò ÓÙ Æ ÙÐ ÄÓÛ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø À ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø Ü ÑÔÐ ÜØ ÒØ ÓÒ ØÓÛ Ö ÐÑ Ö Ö Ñ ÒØ Ò

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ö ÔØ Ú ËØ Ø Ø ÁÒ Ö ÒØ Ð ËØ Ø Ø ÀÝÔÓØ Ø Ø Ò ¹ Ô Ú ÐÙ Ø ÖÑ Ò Ø ÓÒ Ó ÑÔÐ Þ ËÙÑÑ ÖÝ Ä ÖÒ Ò Ó¹ Ø ÖÑ Æ ÙÝ Ò Ì ÌÙ Î Ò ½ Æ ÙÝ Ò ÉÙ Ò Î Ò ¾ ½ ÍÒ Ú

u = l + 1 O(log log u0 b val(x, y ) opt B (x ) º

Ñ Ò Ò Ð Û Ø ÓÑÔÐ Ü ¹ Ñ Ò ÓÒ Ð Ø º Ì Ñ Ò Ø Ø Ø Ø Ø ÓÑ Ò Ö ÒØ Ò Ó ØÖÙØÙÖ º ÓÖ Ü ÑÔÐ Ó Ø Ò Û ÒØ Ñ Ø Ó Ø Ø Ò Ð Ø Ò ÐÝ Ø ØÓ ÕÙ ÒØ ÐÐÝ ÜØÖ Ø ÑÔÐ ØÖÙØÙÖ ÇÒ Ø

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ì Ñ Ñ Ö Ó Ú Ò Ô ÓÖ Ù Ô µ Ú Ø Ñ Ò Ö Ð ØÙÖ ÓÒ Ø Ö Ó Ø Ô ØØ ÖÒº ÀÓÛ Ú Ö Ò Ú Ù Ð Ò Ñ Ð Ø ÓÛÒ Ø ÒØ Ñ Ö Ò º Ì Ô ØØ ÖÒ Ö ÒÓØ Ø ÖÑ Ò Ò Ø ÐÐݺ Ì Ý

Æ ÛØÓÒ³ Å Ø Ó ÐÓ Ì ÓÖÝ Ò ËÓÑ Ø Ò ÓÙ ÈÖÓ ÐÝ Ò³Ø ÃÒÓÛ ÓÙØ Ú º ÓÜ Ñ Ö Ø ÓÐÐ

Ë ÓÑ Ò Ò ÝÒ Ñ ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò Û Ø Ò Ö Ð Þ Ø ÓÒ Ò Ð Ö ËÝ Ø Ñ È ÖÖ Ö Ö ½ ¾ Ò ÇÐ Ú Ö Ë Ù ½ ½ ÙÐØ Ú Ø ÓÒ Ì» ÈÊ» Ë ÉÙ Å Ö Ð ÙÐØ ¾ ¾ Ëع ÐÓÙ Ü ¾ Ò Ñ ØÄ ÄÁÈ µ ÖÙ

1 The Multinomial logit

ÓÒØ ÒØ ¾

ÇÙØÐ Ò ½ ¾ ØÖ ÙØ ÓÒ ² Ì Ò ÐÝ Ó Ö ÕÙ Ò ÔÔÐ Ø ÓÒ Ó Ø χ ¾ ËØ Ø Ø ÐÙÐ Ø Ò Ô Ú ÐÙ Ò ³ Ü Ø Ø Ø Ì ÓÒÚ ÒØ ÓÒ Ð Ú º Ø Ñ Ô ÓÔغµ È Ö ÓÒ Ò ËÔ ÖÑ Ò ÓÖÖ Ð Ø ÓÒ Ù Ò

ÓÖ Ø ÁÒØ Ð ÔÖÓ ÓÖ Ñ Ðݺ Ê Ö Û ÒØ Ò Ò Ö Ð ÖÓÙÒ Ò Ñ Ð Ö ÔÖÓ Ö Ñ¹ Ñ Ò ÓÙÐ ÓÒ ÙÐØ ÔÔÖÓÔÖ Ø Ø ÜØ ÓÓ Ò ÓÒ ÙÒØ ÓÒ Û Ø Ø ÔÖÓ ÓÖ Ö Ö Ò Ñ Ò¹ Ù Ð ÔÙ Ð Ý ÁÒØ Ð Ò

(f g)(x) = f (g(x)) = g(x) 5 =

Ì Ö Ö Ü ÑÔÐ Ó ÒØ Ô Ø ÓÒ Ð Ò Ù Ø Ø ÔÖÓÚ ÓÓ ÙÔ¹ ÔÓÖØ ÓÖ Ô Ý Ò ÒØ Ý Ø Ñ ÒÐÙ Ò Ø ÒØ Ö Ø ÓÒ ØÛ Ò ÒØ º ÒØ ¾ Ò ÒعÓÖ ÒØ ÜØ Ò ÓÒ ØÓ Ç Ø¹ Û ÒÐÙ ÓÒ ÔØ Ù ÖÓÐ ÒØ

Ë Ø Ó ÒÙÑ Ö Ò Ø Ö Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ ÁÒ Ø ÓÙÖ Û Û ÐÐ ÒØ Ö Ø Ò Ø Ó ÒÙÑ Ö º ÁÒ ÓÑÔÙØ Ö Ò Û Ö ÓÒ ÖÒ Ý Ø ÕÙ Ø ÓÒ ÓÛ Ó Û Ú Ù Ø Ø ÓÙÖ ÔÓ Ð Ì Û Ý ÒÙÑ Ö Ø ÓÒ Ý Ø Ñ

3D Interaction in Virtual Environment

Plot A. Plot B. Plot D. Plot C

Ë Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ø ÓÑÔ Ö ÓÒ Ó ÀÙÑ Ò Ä Ñ ÌÖ ØÓÖ Å Ö ÈÓÑÔÐÙÒ ½ Ò Å Âº Å Ø Ö ¾ ½ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÓÖ ÍÒ Ú Ö ØÝ ¼¼ à РËØÖ Ø ÌÓÖÓÒØÓ ÇÒØ Ö Ó

½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ÒÓÑ ÈÓÖØ Ð Û ¹ ÒØ Ö Ø Ú ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ Ð ÔÐ Ø ÓÖÑ ÓÖ Ø Ò Ð¹ Ý Ò Ñ Ò Ò Ó ÒÓÑ Ø º Ï Ñ ØÓ ÒØ Ö Ø Ø ÔÖ Ñ ÖÝ ÒÓÑ Ø ÙÒØ ÓÒ Ð ÒÓÛÐ Ò Ò ÐÝØ Ð ØÓÓÐ Û

½º»¾¼ º»¾¼ ¾º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼» ¼» ¼ ÌÓØ Ð»½ ¼

ÇÙØÐ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º ÓÙ ÖÝ ¾ ÁÒ ØÖÙØÓÖ³ ÒÓØ Å Ò Ñ Ü Ð ÓÖ Ø Ñ ÐÔ Ø ÔÖÙÒ Ò

Degradation

ÖÖ Ý ÒÑ ÒØ Ø Ø Ñ ÒØ Ö Ö ÓÖ ÒÝ Ð Ø¹ Ò Ð Ñ ÒØ Ö ØÓÖ º ÖÖ Ý ÓÖ Ù Ø ÓÒ Ó ÖÖ Ý Ò Ô Ý Ù Ò ØÖ ÔÐ Ø Ù Ö ÔØ º ØÖ ÔÐ Ø Ô Ö Ò Ò Ø ÓÖÑ ÐÓÛ Ö ÓÙÒ ÙÔÔ Ö ÓÙÒ ØÖ º Á

This is an author produced version of Even-hole-free graphs part II: Recognition algorithm.

ÅÓ Ø Ü Ø Ò ÖÓ ¹ÓÚ Ö Ö ÓÙÖ ÔÖÓÚ ÓÒÐÝ ÐÐÓÛ Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ Ñ ÒØ ÇÚ ÖÚ Û ÛÓÖÐ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ò Ö ÓÙÖ Û Ø Ö ÝÒØ Ø Ò ¹ Ê Ð Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ º Ñ ÒØ ÅÙ Ö Ö Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ Ö

½µ ÓÖ È µ Ô ÛÒ Ò Ò Ø Ò Ó ÔÖÓ È ÓÖ ÓÙÖÖ Ò Ó ÙÖÖ ÒØÐÝ Ò Ø Ø Ô ¾µ ÒÓØ Ý È µ ÔÖÓ Ù Ð Ø Ò Ö Ø Ø Û ÒÓØ Û Ø ÓÒ È µ Û Û ÐÐ Ô ÛÒ Ò Ò Ø Ò Ó È Ø Ñ Ò Û ÔÖÓ Ù µ ÑÓ

Fibonacci Overview. 1 Motivation. 2 Preliminary Ideas. 2.1 Common Definitions. 2.2 Fibonacci Numbers Defined

Ø Ñ Ò Ò ÙØÙÑÒ ¾¼¼¾ Ò Ò Ö ÕÙ ÒØ ÐÓ µ Ø Û Ø ØÖ ØÖÙØÙÖ ½ ȹØÖ È¹ ÖÓÛØ ÄÇË Ì È¹ØÖ Ø ØÖÙØÙÖ È¹ ÖÓÛØ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ò Ò ÐÐ Ö ÕÙ ÒØ Ø ÄÇË Ì Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ò Ò Ö ÕÙ

¾º (F (G H)) ((F G) (F H)) º ( F G) (( F G) F) p,p q q

Ö Ô ÓÒ Ø Ó ØÛÓ Ø Î Ò ÒÓØ Ý Î µº Ë Ø Î Ò Ø ÒÓÒ¹ ÑÔØÝ Ø Ó Ú ÖØ ÓÖ ÒÓ µ Ò Ø Ó Ô Ö Ó Ú ÖØ ÐÐ º Ï Ù Î µ Ò µ ØÓ Ö ÔÖ ÒØ Ø Ø Ó Ú ÖØ Ò Ò Ö Ô Ö Ô Ø Ú Ðݺ ÅÓÖ Ò

ÜÔÓÒ ÒØ Ð Ò Ø ÔÖÓ Ð Ñ Þ Ø Ò ÐÓ Ò Ù Ø Ð Ò Ö ÓÖ Ò ØÓ ÃÓÖ º Ì ÒØ Ð Ö ÓÒ Û Ý ØÖ Ø ÓÒ Ö Ù ÓÑÔÐ Ü ØÝ Ø Ø Ø ØÓØ Ð ÓÑÔÐ Ü ØÝ Ø ÙÑ Ó Ø ÓÑÔÐ Ü Ø Ó Ø ÑÙÐØ ÔÐ Ö Ò

x(t + t) = exp( tl)x(t), µ t k exp( tl) = x i i=1 k=0

The Enigma machine. 1 Expert teams 25 mins. 2 Mixing the teams 30 mins. 3 Coding and decoding messages 1 period

spike splinter spire spindle spear

Á Ù Ë Ô Ö Ø ÓÒ ÒØÓ ËØÖ Ø Ý Ô Ú ÐÙ Ø ÓÒ ÓÖ Ö Ø ÖÑ Ò Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ô Ú ÐÙ Ø ÓÒ ÔÖÓÔ Ö Ó Ø ØØÖ ÙØ Ò Ø Ò Ö Ø Ý Ø Ú ÐÙ Ø ÓÒ ØÖ Ø Ýº ÓÑÔÐ Ü ØÝ Ó Ò Ö Ø ÓÒ ÊÙÒØ Ñ

dis.08 dis.09 dis.10 dis.11

ÈÌÁÅ ÉÙ Ö Ê Ú Ø Ð Ò Æ ½ Â «Ê ÑÑ Ð ¾ Ò Î ØÓÖ Î ÒÙ ½ Å Ø Ñ Ø Ò Ë Ô ÖØÑ ÒØ Í Ë Ò Ó Ä ÂÓÐÐ ¾¼ ÍË ¾ Å Ø Ñ Ø Ô ÖØÑ ÒØ Í Ë Ò Ó Ä ÂÓÐÐ ¾¼ ÍË Ë Ô ÖØÑ ÒØ Í Ë Ò

ÓÒÒ Ø ÓÒ ØÓ Ñ ÞÓÒ Ú Ø Æ Ø Ô ÓÖ ÖÓÑ Û ÖÓÛ Öº ÌÓ Ú Û ËÌÄ Ð ÓÒ ÑÝ Ä ÒÙÜ Ñ Ò Á Ù Æ Ø Ò Å Ò Ö¹ ØÓÖº ÌÓ ÔÖÓ Ù Ø ÇÔ ÒË Ö ÔØ Á Ù ÇÔ ÒË Û Ø Ø³ ÒØ Ö Ø Ø ÜØ ØÓÖ

ÓÖ Ö ÛÓÖ Ò Ô Ö Ó ØÝ Ò Ø ÛÓÖ ÓÖ Ö Ø ÔÖÓÔ Ö ÔÖ Ü ÕÙ Ð ØÓ Ù Üº ÓÖ Ü ÑÔÐ ÓÖ Ö º Á ÛÓÖ ÒÓØ ÓÖ Ö Û Ý Ø ÙÒ ÓÖ Ö ÓÖ ÓÖ Ö¹ Ö º ÓÖ Ü ÑÔÐ ½¼ Ò = ½¼¼ ¼ Ö ÙÒ ÓÖ Ö

ÇÙØÐ Ò Ó Ø Ð ÅÓØ Ú Ø ÓÒ ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ú ÓÒ ÒÓ Ò ÓÖ ÝÐ Ó ÙØÓÑÓÖÔ Ñ µ ÑÓ ÙÐ ÕÙ ¹ÝÐ µ ØÖÙ¹ ØÙÖ ÖĐÓ Ò Ö ÓÖ ÑÓ ÙÐ Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ó ÖÓÑ ÓÖ Ö ÓÑ Ò Ò¹ ÐÙ Ò ÓÔÔ Ó µ Ü Ñ


ËÌ Ä Å Ä Å ÌÁÇÆ ÂÓ Ò Ìº Ð Û Ò Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å Ø Ñ Ø ËØ Ø Ø Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÁÐÐ ÒÓ Ø Ó Â ÒÙ ÖÝ ¾¼¼¼ Ø ØÓ Ø Ñ ÑÓÖÝ Ó ºÁºÅ Ð Úº ÁÒ ½ ÖÞ ÓÖÞÝ Û Ø Ö

Z=102 Z= Z=98 Z= Z=94 Z=92

Communications Network Design: lecture 07 p.1/44

Ì ÐÓÛ Ò Ö Ý Ð Ö Ø ÓÒ Ó Ø Ä Ì Ë Û Ú Ý Ó ÖÚ Ò Ò Ö Ý ÓØ Û Ø Û Ö Ø Ð Ò È Ø Ðº ¾¼¼¼ µº Ï Ø Û Ö Û Ø «Ø Ú Ø ÑÔ Ö ØÙÖ Ö Ø Ö Ø Ò ¾¼¼¼¼ Ã Ò Ô ÓØÓ Ô Ö ÓÑÔÓ Ó ÔÙÖ

ÒÒ Ú Ö Ö Ø ½ ÁËÅȵ ¼Ø Ó Ø ÑÔÐ Ü Ñ Ø Ó ¼Ø Ó Ã ÒØÓÖÓÚ ³ ½ Ô Ô Ö Å Ø Ñ Ø Ð Å Ø Ó Ò Ø ÇÖ Ò Þ Ø ÓÒ Ò ÈÐ ÒÒ Ò Ó ÈÖÓ ÙØ ÓÒ ¼Ø Ó ¼Ø Å Ø Ñ Ø Ð ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ËÝÑÔÓ

ÓÖÑ Ð Þ Ø ÓÒ Ó ÐÓ ÙÖ ÔÖÓÔ ÖØ ÓÖ ÓÒØ Üع Ö Ö ÑÑ Ö Å ÖÙ Î Ò Ù Å Ò Ê ÑÓ Í È»ÍÆÁÎ Ë Ë ÔØ Ñ Ö ¼ ¾¼½ ÑÚÑÖ ÒºÙ Ô º Ö Ñ ÖÙ ºÖ ÑÓ ÙÒ Ú º Ùº Ö Å ÖÙ Ê ÑÓ Í È»ÍÆÁ

arxiv:cond-mat/ v2 [cond-mat.stat-mech] 12 Nov 2001

ÓÒØ ÒØ ½ ÇÚ ÖÚ Û ½ ¾ Ö Ø ØÙÖ Ð Ö ÔØ ÓÒ ½ ¾º½ Ê Ø Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¾º¾ ÙÒ Ñ ÒØ Ð ÌÝÔ º º

ÁÒ ÙØ Ú ¹ ÙØ Ú ËÝ Ø Ñ Ñ Ø Ñ Ø Ð ÐÓ Ò Ø Ø Ø Ð Ð ÖÒ Ò Ô Ö Ô Ø Ú Æ ÓÐ ÓØ Å Ð Ë Ø ÇÐ Ú Ö Ì ÝØ Ù ÍÒ Ú Ö Ø È Ö ¹ËÙ ÆÊË ÁÆÊÁ ÈÖÓ ¾¼¼

Significant sample +... Synthetic Population. IPFP + Random Draws. Set of consistent margins

ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Ø Ú Øݹ ØÖ Ú Ð Ñ Ò ÑÓ Ð Ò Ô Ö ÓÒ Ð Þ ÖÚ ÓÒ Ñ ÖØÔ ÓÒ ¾» ¾

Î Ö Ð X C = {x 1, x 2,...,x 6 }


Ò Û ÑÓÒ ØÖ Ø ÒÝ ÓØ Ö Ö Ð Ø ÓÒ Ô ÓÒ Ø ÒØ Û Ø Ø ÇÙÖ Ñ Ò Ö ÙÐØ Ø Ø Ø ÒÓÛÒ ÑÔÐ Ø ÓÒ Ö Ø ÓÒÐÝ ÓÒ ØÓ ÓÐ Ò Ú ÖÝ Ö Ð Ø Ú Þ ÛÓÖÐ º Ì Ø Û ÑÓÒ ØÖ Ø Ò ÓÖ Ð Ö Ð Þ

Abiteboul. publication x author. citation title date 2000 Suciu Data on the Web Buneman

ËØÖÙØÙÖ ½ Î Ö ÐÙ Ø Ö ¹ Ò ÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¾ Ì Ø Ì ÈÙÞÞÐ Ì Á ÓÒÐÙ ÓÒ ÈÖÓ Ð Ñ Å Ö ¹ÄÙ ÈÓÔÔ ÍÒ Ä ÔÞ µ È Ö Ø È ÖØ ÔÐ ¾¼º¼ º½ ¾» ¾

ÇÙØÐ Ò ½ ¾ ÓÙÒ ¹Ô Ö Ñ Ø Ö Å Ö ÓÚ ÓÒ ÈÖÓ Å Èµ ÖÒ Ò Ó Äº Ù ÙÑ Ã Ö Ò Îº Ð Ó Ò Ä Ð Ò Æº ÖÖÓ

arxiv: v1 [q-fin.pr] 27 Oct 2009

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ËØ Ø Ø Ð Ò ÐÝ ÓÖ Ö Ø Ø Ô ÖØ Ù¹ Ð ÖÐÝ ÓÖ ÔÖÓ Ð ØÝ ÑÓ Ð Ù Ø ÒÓ¹ Ñ Ð ÈÓ ÓÒ Ò ÑÙÐØ ÒÓÑ Ð Ý ÒÓÛ Ú ÖÝ Û ÐÐ ÙÒ Ö ØÓÓ Û Ø Û ÐØ Ó Ù Ø Ð Ó Ø¹ Û Ö º

Ê Ö Ò Ù Ä ÒÙÜ ÓÖ ØÖÓÒÓÑ Ö º º º ½º¾º Ï Ø Ä ÒÙÜ Ä ÒÙÜ ÍÆÁ ¹Ð ÖÒ Ð Ö Ø Ý Ä ÒÙ ÌÓÖÚ Ð º Ä ÒÙÜ ÖÒ Ð Ó Ø Ò ÓÒ Ù Û Ø Ø ÆÍ»Ä ÒÙÜ ÓÔ Ö Ø Ò Ý Ø Ñº Ä ÒÙÜ Ø ÖÒ Ð

In Proceedings of 10th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2000), Greenwich, UK, September 4-8, 2000.

A = A (0) + (4πF π) 2A(1) + (4πF π) 2 A (3) +... L N+π. ÈÌ = L(0) (F π,m π,g A )+L (1) (c 1,..,c 4 )+L (2) (l 1,..,l 10,d 1,..,d 23 )+...

ÇÒ Ø ÈÓÛ Ö Ó ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ Ð Ë Ö Ø Ë Ö Ò Îº Î ÒÓ ½ ÖÚ Ò Æ Ö Ý Ò Ò ¾ ú ËÖ Ò Ø Ò ¾ Ò º È Ò Ù Ê Ò Ò ¾ ½ Ä ÓÖ ØÓÖÝ ÓÖ ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Å Ù ØØ ÁÒ Ø ØÙØ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý

ÌÖ ÓÒÓÑ ØÖÝ ÌÖ ÓÒÓÑ ØÖÝ Ð Û Ø Ö Ð Ø ÓÒ Ô ØÛ Ò Ò Ò Ð Ó ØÖ Ò Ð º ÁØ Û ÔÔÐ Ø ÓÒ Ò Ô Ý Ò Ò Ò Ö Ò º Ì ØÖ ÓÒÓÑ ØÖ ÙÒØ ÓÒ Ö Ö Ø Ò Ù Ò Ö Ø¹ Ò Ð ØÖ Ò Ð º C Ì Ç

ß ¾ ß ËÌÊ Ì ÌÓ Ò Ò Ø ØÓ Ø Ù Ó Ð Ñ ÒØ ÖÙÔØ ÓÒ Ò Ö ÓÒ Ø ÙÒ Û Ó ÖÚ Ð Ñ ÒØ Ø Ø ÖÙÔØ Ò Ø Ú Ö ÓÒ ÆÇ º Ì Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÓÒ Ø Ó À«ÐØ Ö Ö Ñ Ø Ø Ö Û Ú Ð Ò Ø Ð Ò ÒØ Ö

ÝØ Ð Ö Ø ÓÒ Ó ÝÒ Ñ ØÖ ÑÙÐ Ø ÓÒ Ó Ø Ú Ñ Ò Ð Ö Ø ÓÒ ÖÓÑ ØÖ ÓÙÒØ Ð Ð Ô Ö Ô Ø Ú Ø Ñ Ø ÓÒ Ó Ô Ø ÓÛ Ø ÛÓÖ Ø Ñ Ø ÓÒ Ó Ñ ÖÓ¹ ÑÙÐ Ø Ú ÓÖ ¾» ¾¾

arxiv: v25 [math.ca] 21 Nov 2008

U xt +6U 2 x +6UU xx +U xxxx = 3U yy

deactivate keys for withdrawal

½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ê ÒØ Ö ÙÐØ Ò ÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ó Ø ÔÐ ÒÒ Ö ½ Ú Ö Ø Ò¹ Ø Ö Ø ÓÖ Ù Ø Ð ÔÔÐ Ð ØÝ Ó Ø ÔÐ ÒÒ Ò ÔÔÖÓ ØÓ Ñ ÒÝ Ö Ð ÛÓÖÐ ÔÖÓ Ð Ñ º ÍÒ ÓÖØÙÒ Ø ÐÝ Ø ÔÖ

Ä Ü¹ÇÔØ Ñ Ð ÇÒ¹Ä Ò ÅÙÐØ Ð Ë ÙÐ Ò Û Ø À Ö Ð Ò ÖÙ À Ò È ÖÖ Ë Ö Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ð ØÖ Ð Ò ÓÑÔÙØ Ö Ò Ò Ö Ò Ò Ø ÓÓÖ Ò Ø Ë Ò Ä ÓÖ ØÓÖÝ ÍÒ Úº Ó ÁÐÐ ÒÓ ÍÖ Ò ÁÄ ½ ¼½

ÇÙØÐ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ï Ø Ñ Ø Ñ Ø ËÓÑ Ø ÒÓ Ö Ô Ú Ò ÒÓØ Ö ÓÖ ÓØØ Ò ØÖ Ó ÙÑ Ò ØÝ Ð Ö Ò ØÙ Ý Ñ ÖÓÖ Ä Ø Ò Ö Ø Ø Ø ÑÓÒ ÖÓÑ ÓÖÑ Ö Ð Ö Ò Ï Ø Ñ Ø Ñ Ø Ê ÄÄ Á Ô ÓÔ

ØÖ Ø Ê Ù Ð ØÖ Ø ØÖ Ø Ø Ö Ñ Ò ØÓÖ Û Ø Ò ØÖÙØÙÖ Ö ÙÐØ Ó Ø Ñ ÒÙ ØÙÖ Ò ØÓÖݺ Ç Ø Ò ÐÐ ÐÓ Ò ØÖ Ø Ö Ñ Ò Û Ò Ø Ö ÒÓ ÔÔÐ ÐÓ Ò Ù Ò Ø ÔÔÐ ÐÓ Ò Ò Ø ØÖÙØÙÖ ³ ÜÔ Ø

½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ï Ö Ð ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ ÓÑ ÔÓÔÙÐ Ö Ù ØÓ Ø Ö ÒØ Ú ÒØ Ó Ò Û Ø ÒÓÐÓ º ÁØ ÔÖ ÒØ ÒÓØ ÓÒÐÝ Ò Ø Ù ÕÙ ØÓÙ ÓÖ Ð Ò ÐÐÙÐ Ö Ô ÓÒ ÙØ Ð Ó Ò Ô Ö ÓÒ Ð ÓÑÑÙÒ Ø

Communications Network Design: lecture 16 p.1/41

ÅÓÖ Ö ÒØÐÝ ÓÑ ÔØ Ú Ð Ò Ô ÓÛÒ Ò Ò ÙØÖ Ð ØÝ Ð Ú Ð Ú Ò ÝÒØ Þ Ò Ø Ð Ó ÐÐÙÐ Ö ÙØÓÑ Ø µ ÕÙ ÒØ Ð ÝÒ Ñ Ý Ø Ñ ¾ µ Ò Ò Ø Ð ÓÖ Ø Ñ ½ µº Å ÒÝ ØÒ Ð Ò Ô ÖÓÑ Ò Ø Ð Ó

Ò Ø ÓÒ ÃÒÓØ ÃÒÓØ Ò Ê Ñ Ø Ö ÑÓÚ Ö ÒØ Ð Ñ Ò Ó Ë ½ ÒØÓ Ê Ö ÐÐ ÒÓØ º Ì ØÛÓ ÒÓØ Ã ½ Ò Ã ¾ Ö Ö Ö ØÓ Ø Ñ ÓÒ Ò ÑÓÚ ÒØÓ Ø ÓØ Ö º º Ø Ö Ö ÒØ Ð µ Ñ ÐÝ Ó ÒÓØ Ô Ö

ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Ñ ØÙ Ý ÜØ Ò ÓÒ Ó Û Ðй ÒÓÛÒ ÈÌ Ñ Ý Ø Ñ Ä ÈÄ Ò ØÓ ÒÖ ÒØ Ò ÓÒ Ð ÜÔÖ Ú Ò Ý Ö Ð Ü Ò Ð Ò Ö ØÝ Ý ÓÑ Ò Ò Ö ÒØ Ö ÙÖ ÓÒ Ñ ÒØÓ ÓÒ Ý Ø Ñ Ý ÝÒØ Ø Ð Ñ Ø

t 2 3t + 2 lim xln x x x x2 + 1 x + 1

LCNS, Vol 3059, pp , Springer 2004

ÙÖ ¾ Ë Ð Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ¾ ¾

Ì ÄÈ Ë ÈÖÓ Ð Ñ Ì ÄÈ Ë ÐÓÒ Ø Ô Ö Ñ Ø Ö Þ ÓÑÑÓÒ Ù ÕÙ Ò µ ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ö Ð Þ Ø ÓÒ Ó Û ÐÐ ÒÓÛÒ Ä Ë ÔÖÓ Ð Ñ ÓÒØ Ò Ò Ô¹ÓÒ ØÖ ÒØ º Ò Ø ÓÒ ÁÒ ÄÈ Ë(,, Ã ½, Ã ¾, )

ÄÈ ÈÖÓ Ò ÓÖ È Û Ä Ò Ö ÇÔØ Ñ Þ Ø ÓÒ Ò Ë ÙÐ Ò Ö Ð Ò À Ò Ð Ë ÓÙØ Á ¹È Ö ÁÑÔ Ö Ð ÓÐÐ º ÄÓÒ ÓÒ ËÏ ¾ ÍÒ Ø Ã Ò ÓѺ ¹Ñ Ð ½½ Ô Öº º ºÙ ØÖ Øº ÙÐ Ò ÔÖÓ Ð Ñ Û Ø Ô

ÇÙØÐ Ò ÖÓÙÒ Ü ÑÔÐ ÔÖÓ Ö Ñ ÒÓ Ñ Ø Ó Ü ÑÔÐ ÒÓ Ì ÓÖÝ ÓÒÐÙ ÓÒ ¾

Transcription:

ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñ Ôº ¹ µ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÌÃÃ ½

ÇÙØÐ Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ñ Ò Ø ÓÒ ÃÒ Ô ËØÖÓÒ Æȹ Ö Ò Ò È Ò Å Ò ÑÙÑ Å Ô Ò Ë ÙÐ Ò ¾

Ò Ø ÓÒ Ä Ø Π Ò Æȹ Ö ÓÔØ Ñ Þ Ø ÓÒ Ñ Ò Ñ Þ Ø ÓÒµ ÔÖÓ Ð Ñ Û Ø Ó Ø Ú ÙÒØ ÓÒ f Π º Ð ÓÖ Ø Ñ A Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ñ ÓÖ Π ÓÒ ÒÔÙØ (I,ǫ) Û Ö I Ò Ò Ø Ò Ó Π Ò ǫ > 0 Ò ÖÖÓÖ Ô Ö Ñ Ø Ö Ø ÓÙØÔÙØ ÓÐÙØ ÓÒ s Ù Ø Ø f Π (I,s) (1 + ǫ)optº A ØÓ ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ø Ñ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ñ ÈÌ Ëµ ÓÖ Ü ǫ > 0 Ø ÖÙÒÒ Ò Ø Ñ ÓÙÒ Ý ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò Ø Þ Ó Ò Ø Ò Iº Á Ø ÖÙÒÒ Ò Ø Ñ Ó A ÓÙÒ Ý ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò Ø Þ Ó Ò Ø Ò I Ò 1/ǫ Ø Ò A ØÓ ÙÐÐÝ ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ø Ñ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ñ ÈÌ Ëµº

ÃÒ Ô ÈÖÓ Ð Ñ Ú Ò Ø S = {a 1,...,a n } Ó Ó Ø Û Ø Ô Þ Ò ÔÖÓ Ø size(a i ) + Ò profit(a i ) + Ò Ô ØÝ B + Ò Ù Ø Ó Ó Ø Û Ó ØÓØ Ð Þ ÓÙÒ Ý B Ò ØÓØ Ð ÔÖÓ Ø Ñ Ü Ñ Þ º Ò Ð ÓÖ Ø Ñ ØÓ Ô Ù Ó¹ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ø ÖÙÒÒ Ò Ø Ñ ÓÙÒ Ý ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò I u Û Ö I u Ø ÙÒ ÖÝ Þ Ó Ò Ø Ò Iº ÃÒ Ô ÔÖÓ Ð Ñ ÐÐÓÛ Ô Ù Ó¹ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ø Ñ Ð ÓÖ Ø Ñº Ì Ø Ù ØÓ Ö Ø ÈÌ Ë ÓÖ ÃÒ Ô º

ÈÌ Ë ÓÖ ÃÒ Ô Ä Ø A(i,j) Ø Ñ Ü ÑÙÑ ÔÖÓ Ø Ø Ø Ò ØØ Ò Û Ø Þ Ð Ø Ò ÓÖ ÕÙ Ð ØÓ j Ù Ò Ø Ñ ÙÔ ØÓ iº A(0,j) = 0 A(i,0) = 0 A(i,j) = A(i 1,j) size(a i ) > j A(i,j) = max{a(i 1,j),profit(a i ) + A(i 1,j size(a i ))} size(a i ) j Í Ò Ø Ð ÓÖ Ø Ñ Ø ÓÐÙØ ÓÒ ØÓ Ø ÃÒ Ô ÔÖÓ Ð Ñ Ò ÓÙÒ Ò Ø Ñ O(nB) ÑÔÐÝ Ý ÐÙÐ Ø Ò A(n,B)º

ÈÌ Ë ÓÖ ÃÒ Ô ÓÒØ ÒÙ µ ÈÖÓ Ð Ñ ÔÖÓ Ø Ó Ó Ø Ö ÒÓØ ÓÙÒ Ý ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò nº ËÓÐÙØ ÓÒ ÒÓÖ ÓÑ ÒÙÑ Ö Ó Ð Ø Ò ÒØ Ø Ó ÔÖÓ Ø Ê ÙÐØ ÈÖÓ Ø Ó Ø Ð Ø (1 ǫ)opt Ò Ø Ñ ÓÙÒ Ý ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò n Ò 1/ǫ Ì ÓÖ Ñ º µº

ÈÌ Ë ÓÖ ÃÒ Ô ÓÒØ ÒÙ µ Ä Ø P Ø ÔÖÓ Ø Ó Ø ÑÓ Ø ÔÖÓ Ø Ð Ø Ñº Ú Ò ǫ > 0 Ð Ø K = ǫp n º ÓÖ Ó Ø a i Ò profit (a i ) = profit(ai) K º Í Ò profit Ø ÔÖÓ Ø ÙÒØ ÓÒ Ò Ø ÑÓ Ø ÔÖÓ Ø Ð Ø Sº ÇÙØÔÙØ Sº

ÈÖÓÓ Ó Ì ÓÖ Ñ º Ä Ø O ÒÓØ Ø ÓÔØ Ñ Ð Øº ÁØ Ý ØÓ Ø Ø K profit (a i ) = profit(a i ) C i Û Ö 0 C i < Kº Ì Ù K profit (O) profit(o) nk profit(o) K profit (O) nkº Ì ÝÒ Ñ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ø Ô Ú Ù Ø ÓÔØ Ñ Ð ÓÐÙØ ÓÒ Ò Ø Ù profit(s) K profit (O) profit(o) nk = OPT ǫp OPT ǫopt = (1 ǫ)optº Ì ÖÙÒÒ Ò Ø Ñ Ó Ø Ð ÓÖ Ø Ñ Û Ø ÓÙØ Ú ÓÒ Ý K O(nB)º ØÖ Ú Ð ÙÔÔ Ö ÓÙÒ ÓÖ Ø O(n 2 P)º Ý ÒÓÖ Ò Ø Ð Ø Ò ÒØ Ø Ú ÓÒ Ý Kµ Û Ø ÖÙÒÒ Ò Ø Ñ O(n 2 P K ) = O(n2 n ǫ ) Û ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò n Ò 1/ǫ ÔÖÓÚ Ò Ø Ø ÓÖ Ñº

ËØÖÓÒ Æȹ Ö Ò ÔÖÓ Ð Ñ Π ØÖÓÒ ÐÝ Æȹ Ö Ú ÖÝ ÔÖÓ Ð Ñ Ò ÆÈ Ò ÔÓÐÝÒÓÑ ÐÐÝ Ö Ù ØÓ Π Ò Ù Û Ý Ø Ø ÒÙÑ Ö Ò Ø Ö Ù Ò Ø Ò Ö ÐÛ Ý ÛÖ ØØ Ò Ò ÙÒ Öݺ ÃÒ Ô ÒÓØ ØÖÓÒ ÐÝ Æȹ Ö ÙÒÐ È ÆȺ Ì ÓÖ Ñ º Ä Ø p ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò Π Ò Æȹ Ö Ñ Ò Ñ Þ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ Ù Ø Ø Ø Ó Ø Ú ÙÒØ ÓÒ f Π ÒØ Ö Ú ÐÙ Ò ÓÒ ÒÝ Ò Ø Ò I OPT(I) < p( I u )º Á Π Ñ Ø Ò ÈÌ Ë Ø Ò Ø Ð Ó Ñ Ø Ô Ù Ó¹ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ø Ñ Ð ÓÖ Ø Ñº

ÈÖÓÓ Ó Ì ÓÖ Ñ º ËÙÔÔÓ Ø Ö Ò ÈÌ Ë ÓÖ Π Û Ó ÖÙÒÒ Ò Ø Ñ ÓÒ Ò Ø Ò I Ò ÖÖÓÖ Ô Ö Ñ Ø Ö ǫ q( I,1/ǫ) Û Ö q ÔÓÐÝÒÓÑ Ðº Æ ÜØ Ø ǫ = 1/p( I u ) Ò ÖÙÒ Ø ÈÌ Ëº Ý Ò Ø ÓÒ Ø ÔÖÓ Ù ÓÐÙØ ÓÒ Û Ø Ó Ø Ú ÙÒØ ÓÒ Ú ÐÙ (1 + ǫ)opt(i) < OPT(I) + ǫp( I u ) = OPT(I) + 1 Ì Ù Ø ÓÐÙØ ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð Ò Ø ÖÙÒÒ Ò Ø Ñ ÓÙÒ Ý ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò I u º Ì Ö ÓÖ Û Ú Ó Ø Ò Ô Ù Ó¹ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ø Ñ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Π Ò Ø ÔÖÓÓ ÓÑÔÐ Ø º ½¼

Ò È Ò Ú Ò n Ø Ñ Û Ø Þ a 1,...,a n (0,1] Ò Ô Ò Ò ÙÒ Ø¹ Þ Ò Ø Ø Ñ Ò Ñ Þ Ø ÒÙÑ Ö Ó Ò Ù º Ö Ø¹ Ø Ð ÓÖ Ø Ñ ØÓÖ ¾ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ò Ô Ò º Ì Ó Ø Ð ÓÖ Ø Ñ ØÓ ÔÙØ Ø Ñ ØÓ Ø Ö Ø ÔÓ Ð Ò Ø Ø ÒØÓ Ò Ð ÓÔ Ò Ò Û Òº Á Ø Ð ÓÖ Ø Ñ Ù m Ò Ø Ò Ø Ð Ø m 1 Ò Ö ÑÓÖ Ø Ò Ð ÙÐк Ì Ö ÓÖ OPT Σ n i=1a i > m 1 2 m 1 < 2OPT m 2OPT ½½

Ì ÓÖ Ñ º¾ ÓÖ ÒÝ ǫ > 0 Ø Ö ÒÓ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñ Ú Ò Ù Ö ÒØ Ó 3/2 ǫ ÓÖ Ø Ò Ô Ò ÔÖÓ Ð Ñ ÙÑ Ò È ÆȺ Á Û Û Ö Ð ØÓ Ò Ù Ò Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ò Ô Ò Ø Ò Û ÛÓÙÐ Ð ØÓ ÓÐÚ Ø Æȹ Ö ÒÙÑ Ö Ô ÖØ Ø ÓÒ Ò ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ø ÓÐÐÓÛ Ò Û Ý Ä Ø Ø Ò Þ 1 2 Σ ia i º Á n Ø Ñ Ò Ô ÒØÓ ¾ Ò Ó Ø Ø Þ Ø Ò Û Ú ÓÐÙØ ÓÒ ÓÖ Ø ÒÙÑ Ö Ô ÖØ Ø ÓÒ Ò ÔÖÓ Ð Ñº Ì Ù Û 3/2 ǫ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñ Ø ÛÓÙÐ Ò Ø ÓÔØ Ñ Ð Ô Ò º ½¾

Ì ÓÖ Ñ º ÓÖ ÒÝ ǫ 0 < ǫ 1/2 Ø Ö Ò Ð ÓÖ Ø Ñ A ǫ Ø Ø ÖÙÒ Ò Ø Ñ ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò n Ò Ò Ô Ò Ù Ò Ø ÑÓ Ø (1 + 2ǫ)OPT + 1 Ò º Proof. Ä Ø I ÒÓØ Ø Ú Ò Ò Ø Ò Ò I ÒÓØ Ø Ò Ø Ò Ó Ø Ò Ý Ö Ò Ø Ñ Ó Þ < ǫ ÖÓÑ Iº Ý Ä ÑÑ º Ø ÔÓ Ð ØÓ Ò Ô Ò ÓÖ I Ù Ò Ø ÑÓ Ø (1 + ǫ)opt(i ) Ò º Æ ÜØ Ø Ö Ñ Ò Ò Ø Ñ (< ǫ Þ ) Ö Ô Ò Ö Ø¹ Ø Ñ ÒÒ Ö ÒØÓ Ø Ò º Á ÒÓ Ø ÓÒ Ð Ò Ö Ò Ø Ò Ô Ò Ò (1 + ǫ)opt(i ) (1 + ǫ)opt(i) Ò Ò Ó Ø Ò º Ð Ð Ø M Ø ØÓØ Ð ÒÙÑ Ö Ó Ò Ù º ÐÐ ÙØ Ø Ð Ø Ò ÑÙ Ø ÙÐÐ ØÓ Ø ÜØ ÒØ Ó Ø Ð Ø 1 ǫº Ì Ö ÓÖ Ø ÙÑ Ó Ø Ø Ñ Þ Ò I Ø Ð Ø (M 1)(1 ǫ) OPTº À Ò M OPT 1 ǫ + 1 (1 + 2ǫ)OPT + 1 Ù ǫ 1/2º ½

Ä ÑÑ º Ä Ø ǫ > 0 Ü Ò Ð Ø K Ü ÒÓÒÒ Ø Ú ÒØ Öº ÓÒ Ö Ø Ö ØÖ Ø ÓÒ Ó Ø Ò Ô Ò ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ò Ø Ò Ò Û Ø Ñ Ó Þ Ø Ð Ø ǫ Ò Ø ÒÙÑ Ö Ó Ø ÒØ Ø Ñ Þ Kº Ì Ö ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ø Ñ Ð ÓÖ Ø Ñ Ø Ø ÓÔØ Ñ ÐÐÝ ÓÐÚ Ø Ö ØÖ Ø ÔÖÓ Ð Ñº Proof. Ì ÒÙÑ Ö Ó Ø Ñ Ò Ò ÓÙÒ Ý 1/ǫ = Mº Ì Ö ÓÖ Ø ÒÙÑ Ö Ó Ö ÒØ Ò ØÝÔ ÓÙÒ Ý R = ( ) M+K M º Ì ÒÙÑ Ö Ó Ò Ù Ø ÑÓ Ø n Ò Ò Ø ÒÙÑ Ö Ó ÔÓ Ð Ô Ò ÓÙÒ Ý P = ( n+r R ) Û ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ò n ØÙ ÐÐÝ O(n R )µº ÇÒ Ò ÒÙÑ Ö Ø Ø Ò ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ø Ñ Ò Ô Ø ÓÔØ ÑÙѺ ½

Ä ÑÑ º Ä Ø ǫ > 0 Ü º ÓÒ Ö Ø Ö ØÖ Ø ÓÒ Ó Ø Ò Ô Ò ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ò Ø Ò Ò Û Ø Ñ Ó Þ Ø Ð Ø ǫº Ì Ö ÈÌ Ë Ø Ø ÓÐÚ Ø Ö ØÖ Ø ÔÖÓ Ð Ñ Û Ø Ò ØÓÖ Ó (1 + ǫ)º Proof. ÁÒ Ø ÓÓ º ½

Ò È Ò ÈÌ Ë Ð ÓÖ Ø Ñ Ê ÑÓÚ Ø Ñ Ó Þ < ǫº ÊÓÙÒ ØÓ Ó Ø Ò ÓÒ Ø ÒØ ÒÙÑ Ö Ó Ø Ñ Þ º Ò ÓÔØ Ñ Ð Ô Ò º Í Ø Ô Ò ÓÖ Ø ÓÖ Ò Ð Ø Ñ Þ º È Ø Ñ Ó Þ < ǫ Ù Ò Ö Ø¹ غ ÆÓØ Ø Ø Ø Ð ÓÖ Ø Ñ ÒÓØ ÒÝ Ò Ó ÔÖ Ø Ð ÓÐÙØ ÓÒ ØÓ Ø Ò Ô Ò ÔÖÓ Ð Ñ ÙØ Ò Ø ÓÖÝ Ø³ Ò Ù Ø ÛÓÖ Ò ÔÓÐÝÓÑ Ð Ø Ñ º ½

Å Ò ÑÙÑ Å Ô Ò Ë ÙÐ Ò Ú Ò ÔÖÓ Ò Ø Ñ ÓÖ n Ó p 1,...,p n Ò Ò ÒØ Ö m Ò Ò ÒÑ ÒØ Ó Ø Ó ØÓ m ÒØ Ð Ñ Ò Ó Ø Ø Ø ÓÑÔÐ Ø ÓÒ Ø Ñ Ð Ó ÐÐ Ø Ñ Ô Ò Ñ Ò Ñ Þ º ÁØ Ý ØÓ Ò ØÓÖ ¾ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ø ÔÖÓ Ð Ñº Ì ØÓ ÙÐ Ø Ó ÓÒ Ý ÓÒ Ò ÒÝ ÓÖ Ö Ò Ò Ó ØÓ Ø Ñ Ò Û Ø Ð Ø ÑÓÙÒØ Ó ÛÓÖ Ó Öº Ä Ø start j Ø Ø Ñ Û Ò Ø Ð Ø Ó jµ Ø ÖØ º Ð ÖÐÝ start j 1 m Σ ip i OPT Ò p j OPT Ø Ù start j + p j 2OPTº ½

ÈÌ Ë ÓÖ Ñ Ò ÑÙÑ Ñ Ô Ò Å Ò ÑÙÑ Ñ Ô Ò ÔÖÓ Ð Ñ ØÖÓÒ ÐÝ Æȹ Ö º Ì Ù Ø Ó ÒÓØ Ñ Ø Ò ÈÌ Ë È ÆȺ Ì ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ö Ù ØÓ Ò Ô Ò º Ì Ö Ü Ø ÙÐ Û Ø Ñ Ô Ò t Ò ÓÒÐÝ n Ó Ø Ó Þ I = {p 1,...,p n } Ò Ô ÒØÓ m Ò Ó Ô ØÝ t º Ä Ø bins(i,t) Ö ÔÖ ÒØ Ø Ñ Ò ÑÙÑ ÒÙÑ Ö Ó Ò Ó Þ t Ö ÕÙ Ö ØÓ Ô Ó Ø Ò Ø Iº Ì Ò Ø Ñ Ò ÑÙÑ Ñ Ô Ò Ú Ò Ý min{t bins(i,t) M}º ½

ÈÌ Ë ÓÖ Ñ Ò ÑÙÑ Ñ Ô Ò ÓÒØ ÒÙ µ Ì Ø ÓÐÐÓÛ Ò LB = max{ 1 m Σ ip i,max i {p i }}º È Ö ÓÖÑ Ò ÖÝ Ö ØÛ Ò ÙÔÔ Ö Ò ÐÓÛ Ö ÓÙÒ Ó Ñ Ò ÑÙÑ Ñ Ô Ò LB OPT 2LBµº Ì Ö ÓÙÐ Ø ÖÑ Ò Ø Ø ÓÑ ÔÓ ÒØ ØÓ Ù Ö ÒØ ÔÓÐÝÒÓÑ Ð ÖÙÒÒ Ò Ø Ñ º Ì Ö Ü Ø ÝÒ Ñ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ð ÓÖ Ø Ñ Ø Ø ÓÐÚ Ø Ö ØÖ Ø Ò Ô Ò ÔÖÓ Ð Ñ Ò O(n 2k ) Ø Ñ Û Ö k Ø ÒÙÑ Ö Ó Ó Ø Þ º ÊÓÙÒ Ø Ó Ø Þ ØÓ Ò ÓÙÒ ÒÙÑ Ö Ó Ö ÒØ Þ ÐÐÓÛ Ò Ø Ù Ó Ø Ò Ô Ò Ð ÓÖ Ø Ñº Ì Ö ÙÐØ Ó Ø ÔÔÖÓ Ú Ð ÙÐ Ú Ò Ñ Ô Ò Ø ÑÓ Ø (1 + 3ǫ)OPT Ò Ø Ñ O(n 2k log 2 1 ǫ ) Û Ö k = log 1+ǫ 1 ǫ º ½

ËÙÑÑ ÖÝ Ì Û ØÓ Ó Ø Ò ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ø Ñ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Æȹ Ö ÔÖÓ Ð Ñ Ù Ø Ø Û Ò Ø ÖÖÓÖ Ô Ö Ñ Ø Ö Ò Ò Ô ÓÖ Ò ÙÖ Ýº ÈÌ Ë ÓÖ Ò Ô Ï ÓÛ Ø Ø ØÖÓÒ ÐÝ Æȹ Ö ÔÖÓ Ð Ñ Ó ÒÓØ ÐÐÓÛ Ò ÈÌ Ë ÈÌ Ë ÓÖ Ò Ô Ò Ì Ö ÙØ ÓÒ ÖÓÑ Ñ Ò ÑÙÑ Ñ Ô Ò ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ò Ô Ò ¾¼