课程: COMP5270 - Randomness, Probability, and
Algorithms
学期: S1 2026
来源: Week 2 Lecture Notes + Tutorial 2 Solutions
主题: Markov inequality, Chebyshev inequality, Chernoff
bound, Hoeffding bound, probability amplification, Monte Carlo 与 Las
Vegas 的转换
Part 1: Tutorial 2 详细题解
这一周的 Tutorial 主要围绕一个核心问题:
随机变量通常会不会离它的期望很远?
这类问题叫 concentration
bounds,也就是“集中不等式”。它们用来控制坏事件发生的概率,是分析随机化算法的重要工具。
Tutorial 开头的难度/要求说明
Tutorial 2 开头特别说明:这一周比较
technical、mathematics-oriented,重点是把后面整门课都会用到的离散概率工具练熟。不是每周都会这么“in
the weeds”,但这一周的练习很适合打基础。
| 题目 |
Tutorial 原文难度/要求 |
复习时怎么安排 |
| Problem 1 |
看过 lecture notes
后应该可以尝试并解决 |
必做,先把 union bound
和独立事件精确概率区分清楚 |
| Problem 2 |
看过 lecture notes
后应该可以尝试并解决 |
必做,Markov 推 Chebyshev 是 concentration
bounds 的基础推导 |
| Problem 3 |
主要是练习操作 series 和 sums;比较
tedious,但学习期间最好做一次 |
做一次即可,重点是熟悉 Poisson
分布的求和技巧 |
| Problem 4 |
可能有点 boring,但很适合练习 lecture 里的
bounds,并建立什么时候用哪个 bound 的直觉 |
必做或至少认真读解答,比较
Markov/Chebyshev/Chernoff 的强弱 |
| Problem 5 |
用来检查 Monte Carlo 和 Las Vegas
算法关系 |
必做,理解可检测错误如何转成 Las
Vegas |
| Problem 6 |
用来检查 Monte Carlo 和 Las Vegas
算法关系 |
必做,重点是组合两个 Monte Carlo
算法来得到 zero-error/Las Vegas 行为 |
| Problem 7 |
聚焦 probability
amplification,并量化提高成功概率的 cost |
必做,掌握重复运行如何把错误概率压低 |
| Problem 8 |
聚焦 probability
amplification,并量化提高成功概率的 cost |
必做,尤其注意 one-sided error 比
two-sided error 更容易放大 |
| Problem 9 |
advanced knowledge;technical
但重要,Chernoff bound 的证明技巧很通用 |
重点题,建议至少完整读懂证明套路 |
| Problem 10 |
Chernoff lower-tail 的配套推导,属于技术型
concentration 练习 |
跟 Problem 9
一起复习,重点看参数怎么选 |
| Problem 11 |
advanced knowledge;technical
但重要,median trick 是必须知道的工具 |
重点题,理解什么时候用 median trick
以及为什么有效 |