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Math

• $ + + $, 5(7)622--633
• $-differential privacy in various analytical tasks, e.g., regression analysis. Existing solutions for regression analysis, however, are either limited to non-standard types of regression or unable to produce accurate regression results. Motivated by this, we propose the Functional Mechanism, a differentially private method designed for a large class of optimization-based analyses. The main idea is to enforce $, 5(11)1364--1375
• $-differential privacy is the state-of-the-art model for releasing sensitive information while protecting privacy. Numerous methods have been proposed to enforce $, 5(11)1364--1375
• $0$, 6(13)1546--1557
• $^{0.364}$, 5(11)1507--1518
• $^{0.520}$, 5(11)1507--1518
• $^{0.723}$, 5(11)1507--1518
• $^{0.896}$, 5(11)1507--1518
• $ < 1$, 4(3)173--184
• $1$, 6(13)1546--1557
• $_1$, 5(10)908--919
• $ 1 - 1 / e $, 6(10)829--840
• $ (1 - \epsilon) $, 6(13)1546--1557
• $ (1 - \epsilon) m^* $, 6(13)1546--1557
• $ 1 / 4 $, 6(10)829--840
• $ 1.03 \times $, 6(5)289--300
• $ 1.24 \times $, 6(5)289--300
• $ 100 \times $, 6(14)1678--1689
• $2$, 6(13)1546--1557
• $ 2 (1 + \epsilon) $, 5(5)454--465
• $ 2 \times $, 6(5)325--336
• $ 2.33 \times $, 6(5)289--300
• $3$, 3(1)3--3
• $ 3.7 \times $, 6(12)1278--1281
• $ \beta $, 5(11)1388--1399
• $D$, 6(8)577--588, 6(9)745--756
• $d$, 6(9)649--660, 6(9)745--756
• $ \delta d() $, 6(13)1510--1521
• $ \delta r() $, 6(13)1510--1521
• $ \epsilon $, 2(1)169--180, 4(3)173--184, 5(12)1922--1925, 6(5)301--312, 6(13)1546--1557
• $ \epsilon > 0 $, 5(5)454--465
• $ (\epsilon, \delta)$, 5(6)514--525
• $F$, 6(1)25--36
• $ f(x) $, 6(11)1176--1177
• $G$, 6(7)493--504, 6(10)829--840, 6(10)901--912, 6(13)1510--1521, 6(14)1774--1785
• $h$, 6(7)493--504
• $_i$, 5(10)908--919
• $ k = \infty $, 5(11)1292--1303
• $l$, 5(3)229--240
• $ \lambda $, 6(10)901--912
• $ m^* $, 6(13)1546--1557
• $m$, 4(3)173--184, 5(11)1507--1518
• $ M(Q, G) $, 6(13)1510--1521
• $_n$, 5(10)908--919
• $n$, 4(3)173--184, 5(10)1052--1063, 5(11)1507--1518, 5(11)1579--1590, 6(3)169--180
• $ O(k / (R^{(1 - \alpha) / \alpha }))$, 4(3)173--184
• $ O(\log n) $, 6(6)409--420
• $ O(\log_{1 + \epsilon } n) $, 5(5)454--465
• $ O(m n) $, 5(11)1507--1518
• $ O(m n / \epsilon)$, 4(3)173--184
• $ \Omega (m^2 / \ln (1 / (1 - \epsilon)))$, 4(3)173--184
• $ O(n) $, 5(11)1579--1590
• $ O(n \ln m / \epsilon^2)$, 4(3)173--184
• $ O(n^2) $, 5(10)1052--1063
• $ O(n^{3 / 2})$, 5(10)1052--1063
• $P$, 6(9)685--696, 6(13)1546--1557
• $p$, 5(12)1966--1969
• $ P = {\rm NC} $, 6(9)685--696
• $ \Pi $, 6(9)685--696
• $ \Pi T Q $, 6(9)685--696
• $ \Pi T Q = P $, 6(9)685--696
• $ \Pi T Q^0 $, 6(9)685--696
• $ \Pi T Q^0 \subset P $, 6(9)685--696
• $Q$, 6(8)577--588, 6(13)1510--1521, 6(14)1774--1785
• $_q$, 5(10)908--919
• $q$, 4(3)173--184, 6(10)829--840, 6(10)901--912
• $ Q(D) $, 6(8)577--588
• $r$, 4(10)681--692, 5(12)1966--1969, 6(13)1546--1557
• $ R > q \ln n$, 4(3)173--184
• $ (S, P, O) $, 6(7)517--528
• $^T$, 6(12)1346--1349
• $t$, 5(10)1052--1063, 5(11)1412--1423
• $ \Tau $, 6(12)1262--1265
• $ \tau $, 5(11)1400--1411
• $ \theta $, 5(11)1340--1351
• $ \Theta (k n) $, 6(3)169--180
• $ \Theta (n) $, 6(3)169--180
• $ u o $, 6(13)1510--1521
• $V$, 6(12)1346--1349
• $X$, 5(12)1966--1969
• $^x$, 5(9)860--871