The rank invariant (RI), one of the best known invariants of persistence modules $M$ over a given poset P, is defined as the map sending each comparable pair $p\leq q$ in P to the rank of the linear map $M(p\leq q)$. The recently introduced notion of generalized rank invariant (GRI) acquires more discriminating power than the RI at the expense of enlarging the domain of RI to the set Int(P) of intervals of P or to an even larger set. Given that the size of Int(P) can be much larger than that of the domain of the RI, restricting the domain of the GRI to smaller, more manageable subcollections $\mathcal{I}$ of Int(P) would be desirable to reduce the total cost of computing the GRI. This work studies the tension which exists between computational efficiency and strength when restricting the domain of the GRI to different choices of $\mathcal{I}$. In particular, we prove that the discriminating power of the GRI over restricted collections $\mathcal{I}$ strictly increases as $\mathcal{I}$ interpolates between the domain of RI and Int(P). Along the way, some well-known results regarding the RI or GRI from the literature are contextualized within the framework of the M\"obius inversion formula and we obtain a notion of generalize persistence diagram that does not require local finiteness of the indexing poset for persistence modules. Lastly, motivated by a recent finding that zigzag persistence can be used to compute the GRI, we pay a special attention to comparing the discriminating power of the GRI for persistence modules $M$ over $\mathbb{Z}^2$ with the so-called Zigzag-path-Indexed Barcode (ZIB), a map sending each zigzag path $\Gamma$ in $\mathbb{Z}^2$ to the barcode of the restriction of $M$ to $\Gamma$. Clarifying the connection between the GRI and the ZIB is potentially important to understand to what extent zigzag persistence algorithms can be exploited for computing the GRI.


翻译:秩不变量(RI)是定义在偏序集P上的持久模M的著名不变量之一,它通过将P中每个可比对p≤q映射为线性映射M(p≤q)的秩来定义。近年来引入的广义秩不变量(GRI)通过将RI的定义域扩展至P的区间集Int(P)或更广泛的集合,获得了比RI更强的判别能力。由于Int(P)的规模远大于RI的定义域,将GRI的定义域限制为Int(P)中更小、更易管理的子集类I,将有利于降低GRI的计算成本。本文研究了在将GRI的定义域限制为不同I的选择时,计算效率与判别强度之间的张力。特别地,我们证明当I从RI的定义域向Int(P)插值时,GRI在限制子类I上的判别能力严格递增。在此过程中,文献中关于RI或GRI的若干经典结果被置于Möbius反演公式框架下进行重新诠释,并由此获得了一个无需索引偏序集局部有限性的广义持久图概念。最后,受近期发现的"zigzag持久性可用于计算GRI"这一结果的启发,我们重点比较了定义在Z²上的持久模M的GRI与所谓Zigzag路径索引条形码(ZIB)之间的判别能力差异,其中ZIB将Z²中的每条zigzag路径Γ映射为M限制在Γ上的条形码。阐明GRI与ZIB之间的关系,对于理解如何利用zigzag持久性算法计算GRI具有重要意义。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月2日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月1日
Arxiv
10+阅读 · 2022年3月18日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
最新内容
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
9+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
11+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
7+阅读 · 6月4日
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
7+阅读 · 6月3日
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
22+阅读 · 6月2日
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员