第三十四期
报告人:武弘勋,UC Berkeley
时间:12月20日(星期三)4:00pm
地点:静园五院204
报告信息
Title
Simple & Optimal Quantile Sketch—Combining Greenwald-Khanna with Khanna-Greenwald
Abstract
Finding the approximate median (or more generally, quantiles) in a stream is a fundamental problem in data science. 20 years ago, Greenwald and Khanna proposed a deterministic algorithm for approximate streaming quantiles, whose space complexity was later proven to be optimal. This algorithm is very popular and gets “implemented” in spark-SQL and other software packages.
However, since it is complicated, these “implementations” are all oversimplified heuristics without theoretical guarantees. In this talk, I will present an algorithm that achieves both simplicity and optimality.
Biography
Hongxun Wu is a second-year PhD student at the theory group of UC Berkeley, advised by Jelani Nelson and Avishay Tal.His research interest is in low space computation, especially its derandomization and streaming algorithms.
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研究系列:学生讲者为主,介绍自己的研究成果
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