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考虑具有k非零条目的n维二进制特征向量。可以将矢量作为与n个项目有缺陷的n个项目相对应的入射向量。定量组测试（QGT）问题旨在通过查询返回有缺陷项目总数的项目的子集来学习此二进制特征向量。我们在非自适应方案下考虑了这个问题，在非自适应方案中，子集的查询是集体设计的，并且可以并行执行。大多数现有的有效的非自适应算法用于sublerearymemime，其中k“nα具有0×αα1的nα均未与信息理论下限，logk。最近，Hahn-Klimroth和Müller（2022）通过提供了一种非自适应算法，具有O P N 3 Q的解码复杂性，缩小了这一差距。在这项工作中，我们提出了一种串联的施工方法，该方法产生了一种非自适应算法，其解码复杂性的解码复杂性是O p n2α`n log 2 n q。通过建立QGT问题与所谓的球与垃圾箱问题之间的联系来分析解码失败的概率。我们的算法减少了信息理论和计算界的差距，以从日志k到log log k的所需查询/测试数量。这缩小了具有O P N 2 Q解码复杂性的算法类别中非自适应算法的测试数量的差异。关键字：统计推断，定量组测试，urn模型，压缩传感此外，尽管我们的算法在测试数量方面表现出log k差距，但仅在k异常大的α值中，ką1027对于α“ 0.7），仅在k异常大的情况下，它超过了现有的渐近最佳构造，从而突出了我们提议的construction。
定量组测试问题的非自适应算法
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