조건부 샘플링을 이용한 확률분포 테스트

이 논문은 확률분포 테스트 분야에 새로운 접근법을 제시한다. 기존 연구에서는 분포 $D$에 대해 직접적인 독립 표본을 얻는 “표준 샘플링” 모델이 주를 이루었으며, 이 경우 균등성 테스트, 동일성 테스트, 두 분포 동등성 테스트 등 기본적인 문제들의 샘플 복잡도가 $\Omega(\sqrt{N})$ 혹은 $N^{1-o(1)}$ 수준으로, 도메인 크기 $N$에 거의 선형적으로 의존한다는 한계가 있었다. 이에 저자들은 “조건부 샘플링(Conditional Sampling)” 오라클을 도입한다. 이 오라클은 사용자가 임의의 부분집합 $S\subseteq