Results of Prediction Verifications

.gitignore

@@ -1,3 +1,5 @@
 **/.ipynb_checkpoints/**
 **/__pycache__/**
 *.pyc
+*.sage.py
+*.DS_Store

Sec5.2_validation/prediction_verifications.sage

@@ -7,7 +7,7 @@ Derr = build_centered_binomial_law(6)
 modulus = 11
 
 saving_results = True
-results_filename = "results.csv"
+results_filename = "results/results.csv"
 
 try:
     N_tests = int(sys.argv[1])
@@ -38,7 +38,7 @@ def qrandv():
     vv += randint(1, q-1) * v(randint(qvec_donttouch, d - 1))
     vv -= randint(1, q-1) * v(randint(qvec_donttouch, d - 1))
     vv += randint(1, q-1) * v(randint(qvec_donttouch, d - 1))
-    return vv    
+    return vv
 
 def one_experiment(id, aargs):
     (N_hints, T_hints) = aargs
@@ -90,7 +90,7 @@ def get_stats(data, N_tests):
     avg = RR(sum(data)) / N_tests
     var = abs(RR(sum([r**2 for r in data])) / N_tests - avg**2)
     return (avg, var)
-    
+
 def save_results(*args):
     with open(results_filename, 'a') as _file:
         _file.write(';'.join([str(arg) for arg in args])+'\n')
@@ -107,7 +107,7 @@ def validation_prediction(N_tests, N_hints, T_hints):
     print("%d,\t %.3f,\t %.3f,\t %.3f \t\t" %
           (N_hints, beta_real, beta_pred_full, beta_pred_light), end=" \t")
     print("Time:", datetime.datetime.now() - ttt)
-    
+
     if saving_results:
         save_results(
             T_hints, N_hints, N_tests, datetime.datetime.now() - ttt,
@@ -135,7 +135,7 @@ beta_pred = validation_prediction(N_tests, 0, "None")
 
 for T_hints in ["Perfect", "Modular", "Q-Modular", "Approx"]:
     hint_range = None
-    
+
     if T_hints == "Perfect":
         hint_range = range(1, 100)
     elif T_hints == "Modular":

Sec5.2_validation/results/final.csv

@@ -0,0 +1,136 @@
+None;0;24;0:07:14.644972;42.0000000000000;42.5203572356099;42.5203572356100;31.4166666666667;1.81898940354586e-12;4.54747350886464e-13;
+Perfect;1;24;0:06:14.248840;40.1250000000000;40.2365590838120;40.2365588509221;23.6927083333333;0.000690982541300400;0.000691016541850331;
+Perfect;2;24;0:05:28.999664;38.3750000000000;38.0523142633904;38.0523136448900;16.4843750000000;0.00165969423233037;0.00165971349383653;
+Perfect;3;24;0:05:20.307205;35.7916666666667;35.9639893561101;35.9639889396822;24.7482638888891;0.00369394301651482;0.00369397619988376;
+Perfect;4;24;0:05:02.489090;35.3333333333333;33.9332972349955;33.9332969430651;22.1388888888887;0.00121857879616982;0.00121861365528275;
+Perfect;5;24;0:04:43.106801;30.8333333333333;31.9845134459287;31.9845133142905;28.0555555555557;0.000599123216375119;0.000599128537942306;
+Perfect;6;24;0:04:26.895227;28.0833333333333;30.1248904216549;30.1248904657533;29.6597222222223;0.00140257954080880;0.00140257504244801;
+Perfect;7;24;0:04:24.032120;28.7083333333333;28.3506395623783;28.3506397742068;38.0399305555557;0.00143471891601621;0.00143474827416412;
+Perfect;8;24;0:04:08.356381;24.2083333333333;26.6511046331798;26.6511045544246;35.4149305555557;0.00111555337457503;0.00111555388048146;
+Perfect;9;24;0:04:01.829814;23.1250000000000;25.0209041766778;25.0209042385295;34.0260416666666;0.00200557786627087;0.00200559191728189;
+Perfect;10;24;0:03:53.741166;21.4583333333333;23.3997080302920;23.3997080800115;31.2482638888889;0.000823435758775304;0.000823438037741653;
+Perfect;11;24;0:03:49.850722;20.6666666666667;21.8134714322285;21.8134714809067;36.2222222222222;0.00308557644126495;0.00308557318737712;
+Perfect;12;24;0:03:40.339799;17.1666666666667;20.1804401639371;20.1804401617953;24.8055555555555;0.00330675407167291;0.00330675212290998;
+Perfect;13;24;0:03:36.170734;16.3750000000000;18.4750502942056;18.4750502660055;23.9010416666667;0.00267473132163332;0.00267473367870252;
+Perfect;14;24;0:03:33.852958;15.3333333333333;16.7573393338153;16.7573393686156;30.6388888888889;0.00382510146494042;0.00382510827512306;
+Perfect;15;24;0:03:24.107706;11.6250000000000;14.9457079373028;14.9457079112742;21.0677083333333;0.00463074713948686;0.00463074986461720;
+Perfect;16;24;0:03:18.765938;9.16666666666667;13.0604959464229;13.0604959296225;12.9722222222222;0.00615864418352885;0.00615863831075103;
+Perfect;17;24;0:03:16.462139;7.25000000000000;11.1446263509645;11.1446263161903;13.1875000000000;0.00643778979451781;0.00643779236045816;
+Perfect;18;24;0:03:11.793600;5.70833333333333;9.27172079483166;9.27172080471987;10.1232638888889;0.00184632657975214;0.00184632632337411;
+Perfect;19;24;0:03:10.031289;5.33333333333333;7.51805867854431;7.51805868966366;10.2222222222222;0.00408759846526863;0.00408759785054258;
+Perfect;20;24;0:03:08.042786;4.45833333333333;5.97894389077463;5.97894389387254;6.66493055555556;0.00390717493615966;0.00390717576127031;
+Perfect;21;24;0:03:05.230307;3.16666666666667;4.69604017702964;4.69604018091728;3.38888888888889;0.00205898274441196;0.00205898301823737;
+Perfect;22;24;0:03:03.265669;3.12500000000000;3.71020664576731;3.71020664522451;2.44270833333333;0.00119296062251806;0.00119296049729556;
+Perfect;23;24;0:03:28.325519;2.50000000000000;3.06077362614280;3.06077362662070;1.58333333333333;0.000705255390318626;0.000705255371501678;
+Perfect;24;24;0:04:23.439046;2.00000000000000;2.64264543829631;2.64264543826025;0.000000000000000;0.000209203037525363;0.000209203030543392;
+Modular;2;24;0:07:52.362371;41.7500000000000;40.9214054519279;40.9214066569226;44.6041666666667;4.72937244921923e-11;2.04636307898909e-12;
+Modular;4;24;0:06:13.577697;38.8333333333333;39.4326198191429;39.4326196958467;30.8055555555552;1.59161572810262e-12;1.13686837721616e-12;
+Modular;6;24;0:05:51.087631;37.0000000000000;37.9807027449565;37.9807025668431;21.7500000000000;4.54747350886464e-13;9.09494701772928e-13;
+Modular;8;24;0:05:41.550138;37.7916666666667;36.6287021775219;36.6287026399990;17.6649305555557;2.04636307898909e-12;2.27373675443232e-13;
+Modular;10;24;0:05:41.801024;35.7500000000000;35.3107157764567;35.3107160847681;25.8541666666667;1.36424205265939e-12;6.82121026329696e-13;
+Modular;12;24;0:05:18.376546;32.9166666666667;34.0842463286033;34.0842461761960;35.4930555555557;9.09494701772928e-13;6.82121026329696e-13;
+Modular;14;24;0:05:14.381630;32.1666666666667;32.8817976399780;32.8817966256670;21.3888888888889;9.54969436861575e-12;2.27373675443232e-13;
+Modular;16;24;0:05:16.266329;30.8750000000000;31.7757737029972;31.7757740748050;22.0260416666666;2.27373675443232e-12;1.47792889038101e-12;
+Modular;18;24;0:05:06.545890;29.7083333333333;30.6766225289183;30.6766227472798;35.6232638888890;3.75166564481333e-12;2.27373675443232e-13;
+Modular;20;24;0:05:09.190988;29.8333333333333;29.6297802893719;29.6297802197879;18.1388888888889;7.95807864051312e-13;4.54747350886464e-13;
+Modular;22;24;0:04:52.535498;25.5833333333333;28.6283130483248;28.6283130768593;14.4930555555557;1.02318153949454e-12;1.02318153949454e-12;
+Modular;24;24;0:04:55.868121;25.8333333333333;27.6664386843724;27.6664384601051;17.1388888888889;5.68434188608080e-13;3.41060513164848e-13;
+Modular;26;24;0:04:58.573483;25.5416666666667;26.7391945955614;26.7391949508696;25.8315972222222;6.25277607468888e-12;1.13686837721616e-13;
+Modular;28;24;0:04:46.465529;22.5000000000000;25.8417821235346;25.8417820958524;25.3333333333334;9.09494701772928e-13;0.000000000000000;
+Modular;30;24;0:04:57.705674;23.7500000000000;24.9678730290479;24.9678730664266;38.1041666666666;6.82121026329696e-13;2.27373675443232e-13;
+Modular;32;24;0:04:45.349817;21.6250000000000;24.1113984141656;24.1113984607925;18.4843750000000;3.41060513164848e-13;2.27373675443232e-13;
+Modular;34;24;0:04:47.806006;21.4166666666667;23.2646979909746;23.2646980975042;25.2430555555555;3.41060513164848e-13;3.41060513164848e-13;
+Modular;36;24;0:04:42.822382;19.5000000000000;22.4211416942928;22.4211416734487;21.0000000000000;2.27373675443232e-13;2.84217094304040e-13;
+Modular;38;24;0:04:41.455546;18.0833333333333;21.5755501423553;21.5755498576484;28.9097222222223;1.19371179607697e-12;6.25277607468888e-13;
+Modular;40;24;0:04:35.528500;16.3750000000000;20.7239998882823;20.7239998350881;12.3177083333333;2.10320649784990e-12;0.000000000000000;
+Modular;42;24;0:04:40.978609;17.2083333333333;19.8640051487987;19.8640050882242;24.0815972222222;1.19371179607697e-12;1.13686837721616e-13;
+Modular;44;24;0:04:36.474590;16.1666666666667;18.9577398305294;18.9577398086732;18.6388888888889;1.30739863379858e-12;2.84217094304040e-13;
+Modular;46;24;0:04:36.412875;15.4166666666667;18.0605603206959;18.0605605821364;21.8263888888889;3.18323145620525e-12;5.11590769747272e-13;
+Modular;48;24;0:04:31.217659;11.5416666666667;17.1468516542170;17.1468517558458;16.9982638888889;9.09494701772928e-13;0.000000000000000;
+Modular;50;24;0:04:35.040294;13.4166666666667;16.2163402253362;16.2163398773108;22.9930555555556;1.81898940354586e-12;0.000000000000000;
+Modular;52;24;0:04:34.305190;12.0000000000000;15.2404622909890;15.2404623847516;11.1666666666667;6.53699316899292e-13;5.68434188608080e-14;
+Modular;54;24;0:04:34.375929;11.3333333333333;14.2668981174924;14.2668989084515;22.2222222222222;4.94537744089030e-12;1.13686837721616e-13;
+Modular;56;24;0:05:57.080143;8.75000000000000;13.3270410974507;13.3270411511262;17.1041666666667;1.42108547152020e-13;1.98951966012828e-13;
+Modular;58;24;0:07:38.639033;8.00000000000000;12.3914536481483;12.3914538413302;28.2500000000000;1.98951966012828e-13;0.000000000000000;
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