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【2h】

Microscopy as a statistical Rényi-Ulam half-lie game: a new heuristic search strategy to accelerate imaging

机译：显微镜作为统计Rényi-Ulam半谎言游戏：一种新的启发式搜索策略可加速成像

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摘要

Finding a fluorescent target in a biological environment is a common and pressing microscopy problem. This task is formally analogous to the canonical search problem. In ideal (noise-free, truthful) search problems, the well-known binary search is optimal. The case of half-lies, where one of two responses to a search query may be deceptive, introduces a richer, Rényi-Ulam problem and is particularly relevant to practical microscopy. We analyse microscopy in the contexts of Rényi-Ulam games and half-lies, developing a new family of heuristics. We show the cost of insisting on verification by positive result in search algorithms; for the zero-half-lie case bisectioning with verification incurs a 50% penalty in the average number of queries required. The optimal partitioning of search spaces directly following verification in the presence of random half-lies is determined. Trisectioning with verification is shown to be the most efficient heuristic of the family in a majority of cases.
机译：在生物环境中寻找荧光目标是一个常见且迫切的显微镜问题。此任务在形式上类似于规范搜索问题。在理想的（无噪声，真实的）搜索问题中，众所周知的二进制搜索是最佳的。在半躺的情况下，对搜索查询的两个响应之一可能具有欺骗性，这带来了更丰富的Rényi-Ulam问题，并且与实用显微镜特别相关。我们在Rényi-Ulam游戏和半躺式游戏的背景下分析显微镜，从而开发了一个新的启发式方法家族。我们展示了在搜索算法中坚持通过肯定结果进行验证的成本；对于具有验证的零半谎言案件二等分，平均要求的查询次数会导致50％的罚款。直接在存在随机半数的情况下进行验证之后，确定搜索空间的最佳分区。在大多数情况下，经验证的三分法被证明是家庭中最有效的启发式方法。

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