그룹 테스트

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رؤى - 그룹 테스트

잡음이 있는 선형 그룹 테스트에서 정확한 항목 복구를 위한 최적의 테스트 수에 대한 정확한 임계값을 설정하고, 이러한 임계값을 달성하는 효율적인 알고리즘(SPOG, PRESTO)을 제시합니다.

잡음이 있는 환경에서 비적응형 그룹 테스트를 수행할 때, 정확한 결과를 얻기 위해 필요한 최소 테스트 횟수를 정확하게 계산하는 방법을 제시하고, 이를 통해 기존 알고리즘의 비효율성을 증명합니다.

이 논문에서는 바이너리 비대칭 채널(BAC) 및 바이너리 대칭 채널(BSC) 설정에서 테스트 수와 디코딩 복잡도 모두에 대해 최적의 점근적 경계 O(K log N)를 동시에 달성하는 노이즈 환경에서의 비적응형 확률적 그룹 테스트 체계를 제안합니다.

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