I den klassiska experimentella designen, en försöksledare E har tillgång till en population av n potentiella försöksobjekt i. {1,..., n}, var och en associerad med en vektor av funktioner x i R d. Utföra ett experiment med ämne jag avslöjar ett okänt värde y i R till E. E antar vanligtvis några hypotetiska samband mellan x i's och y i's, t.ex., y i  och β T x i, och uppskattar β från experiment, t.ex., genom linjär regression. Som en proxy för olika praktiska begränsningar, E kan välja endast en delmängd av ämnen för att genomföra experimentet. Vi inleder studiet av budgeterade mekanismer för experimentell design. I detta sammanhang har E en budget B. Varje ämne i deklarerar en tillhörande kostnad c i > 0 för att vara en del av försöket, och måste betalas åtminstone hennes kostnad. I synnerhet är det experimentella designproblemet (EDP) att hitta en uppsättning S-ämnen för experimentet som maximerar V (S) = log det(I d + i-S x i x T i ) under begränsningen i-S c i ≤ B; vår objektiva funktion motsvarar informationsvinsten i parameter β som lärs genom linjära regressionsmetoder, och är relaterad till det så kallade D-optimalitetskriteriet. Vidare är ämnena strategiska och kan ligga om sina kostnader. Därför måste vi utforma en mekanism för EDP med lämpliga egenskaper. Vi presenterar en deterministisk, polynomisk tid, budget genomförbar mekanism system, som är ungefär sanningsenlig och ger en konstant (12.98) faktor approximation till EDP. Genom att tillämpa tidigare arbete om budgetgenomförbara mekanismer med ett submodulärt mål, kunde man bara ha härlett antingen en exponentiell tidsdeterministisk mekanism eller en randomiserad polynomtidsmekanism. Vi fastställer också att ingen sanningsenlig, budgetgenomförbar mekanism är möjlig inom en faktor 2 approximation, och visar hur vi kan generalisera vår inställning till en bred klass av inlärningsproblem, bortom linjär regression.
I REF föreslogs en beräkningsmässig approximationsalgoritm för D-optimalitetskriteriet för det experimentella designproblemet.
Budget Feasible Mechanisms for Experimental Design
{'venue': 'LATIN 2014: Theoretical Informatics. Lecture Notes in Computer Science Volume 8392, 2014, pp 719-730', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}