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Equality 通信问题

Equality communication problem · EQ communication problem

比较双方 n-bit 私有串是否完全相同,展示确定性完整传输与公共随机指纹之间的指数差异。

问题与输出 convention

Alice 持有 x{0,1}n,Bob 持有 y{0,1}n,目标计算

EQn(x,y)=1[x=y].

本页比较两种常见输出口径。单向模型只要求 Bob 输出;一般确定性协议采用公开叶标签,使双方从 transcript 都知道答案。前者可以省掉 Bob 回传结果的一 bit。若不先写明这一区别,“确定性是 n 还是 n+1”会成为 convention 争论而非数学分歧。

确定性上界

在 Alice-to-Bob 的单向模型中,Alice 发送完整 x,Bob 逐位与 y 比较并输出,使用 n bit。若输出必须公开,Bob 再发送比较结果,总代价 n+1 bit。

这条协议允许双方做任意本地计算,却没有压缩 Alice 的串。原因不在比较过程昂贵,而在 Bob 的 y 可能是 2n 个串中的任意一个;Alice 在发送时不知道 Bob 将用哪一行等价性测试解释消息。

确定性下界与精确值

Equality 矩阵的每个对角输入 (z,z) 都输出 1。两个不同对角点不能落入同一个 1-单色矩形:若 (z,z)(z,z) 同处其中,交叉点 (z,z) 也被矩形包含,却输出 0。因此公开叶协议至少需要 2n 个不同的 1-叶。

函数还有 0-输入,协议至少再需要一个 0-叶,所以可达叶总数至少 2n+1。深度 c 的二叉树最多有 2c 个叶;若 cn,最多只有 2n 个叶,不足以同时容纳这些输入。故公开输出 convention 下

Dcc(EQn)n+1.

与上界合并得到精确值 n+1。在 Bob-only 单向模型中,只看不同 Alice 输入诱导的函数行:任意 xx 在 Bob 输入 y=x 上给出不同答案,所以 2n 个串必须产生不同消息,至少需要 n bit;完整传输上界同样紧。

公共随机内积指纹

现在允许双方免费看到与输入独立的公共随机串。利用它们独立均匀选择 k 个向量

r(1),,r(k){0,1}n.

Alice 发送 k 个 parity 指纹

aj=r(j),xmod2.

Bob 本地计算 bj=r(j),ymod2。若所有 aj=bj 就输出相等,否则输出不等;公开输出时再把这一判定回传一 bit。

x=y 时,每个内积必然相同,协议从不误拒。若 xy,令 d=xy0。选择一个 di=1 的坐标;在固定其余随机 bit 后,r,dri 翻转,故均匀取 0,1,一次碰撞概率恰为 1/2k 次独立选择全部碰撞的概率为 2k

因此 Bob-only 公共币协议以 k bit 通信达到单侧错误 2k;公开输出使用 k+1 bit。取 k=log2(1/ε),通信只依赖目标误差,不随 n 增长,而确定性需要线性 bit。这是随机化价值的最小、可完整追踪的例子。

随机种子不是输入消息

公共随机向量无需发送,因为模型假设双方在看到输入前已经共享同一随机串。它们不携带 xy;真正跨边界的是 Alice 的 k 个指纹 bit。若系统没有共享随机性,Alice 私下选 r(j) 后就必须把足以重建这些向量的种子也发给 Bob,通信账目会改变。

把某个固定哈希函数写死也不能保留上述逐输入保证。对任何压缩到少于 n bit 的确定性指纹,都有不同 x,y 发生碰撞;对手可选择这对输入,使协议必错。随机协议的量词是对每个固定不同输入,碰撞只占随机选择的一小部分。

失败边界

内积分析依赖 r 在整个 Boolean cube 上均匀,或至少对每个非零 d 保证 parity 无偏。用几个固定坐标抽样不能测试普通 Equality:两个串可能只差一个未抽中的位置,常数次采样几乎总会误收。

k 次放大还需要独立或足以控制联合碰撞的指纹。重复发送同一个 parity k 次,通信变成 k bit,错误仍是 1/2;消息重复不会制造随机独立性。

协议只回答是否相等,不找出第一个差异坐标,也不估计 Hamming 距离。后两项输出携带更多结构,需要另行定义通信任务和保证。

参考资料
  • Andrew Chi-Chih Yao, “Some Complexity Questions Related to Distributive Computing,” STOC, 1979, pp. 209–213.
  • Eyal Kushilevitz and Noam Nisan, Communication Complexity, Cambridge University Press, 1997, Chapters 1 and 3.
  • Tim Roughgarden, Communication Complexity (for Algorithm Designers), 2015, Lecture 2.