The illusion of group testing
L'illusion du test par groupe
Abstract
This report challenges the assumptions usually made in non-adaptive group testing. The test is usually modelled as a probabilistic mechanism prone to false positive and / or false negative errors. However, the models are still too optimistic because the performances of these non ideal tests are assumed to be independent of the size of the groups. Without this condition, the report shows that the promises of group test (a number of tests and a decoding complexity scaling as c logN) do not hold.
Ce rapport de recherche présente une investigation sur les hypothèses parfois cachées en test par groupe. Pour un nombre c de malades sur une population de taille N, on dit souvent qu’il suffit de O(c logN) tests pour identifier les malades. Ce résultat est erroné dès que les performances du test s’effondrent avec la taille du groupe.
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