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Lossy Preprocessing

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... ver más

30/04/2025

HVL

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

HOGSKULEN PA VESTLANDET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-12-17

ERC-2018-COG: ERC Consolidator Grant

I+D

Cerrada hace 6 años

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2 Participantes

HVL

2.00M€ | Lider

FORESTA MANTENIMIENTO DE PLA...

823.63K€ | Participante

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Duración del proyecto: 76 meses Fecha Inicio: 2018-12-17
Fecha Fin: 2025-04-30

Líder del proyecto

HOGSKULEN PA VESTLANDET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto 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.

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