Исследована ли дерандомизация слегка неоднородных классов, например, BPP / linear?

Под BPP / linear я подразумеваю машины BPP с линейным советом, который выполняет обещание, когда дается «правильный» совет, и дерандомизация должна дать нам, скажем, P / линейный или (SUBEXP / линейный) алгоритм.

Если мы используем неоднородные предположения, я думаю, классические результаты должны работать, потому что мы можем «обмануть» неоднородных противников.

Однако, используя единообразные предположения, скажем, , нетривиальная дерандомизация кажется более сложным вопросом.$EXP\neq BPP$

Существуют ли результаты, касающиеся такого рода классов, не обязательно BPP / линейный?

Я использовал этот поиск ученого , и единственный результат, который кажется каким-то уместным, это:

Лэнс Фортноу, Адам Кливанс, Линейный совет для рандомизированного логарифмического пространства, ECCC TR05-042, 2005.

$\mathbf{RL} \subseteq \mathbf{L}/O(n)$