Balanced Minimum Evolution (BME) reconstructs an unrooted binary phylogenetic tree from a distance matrix $D$ by minimizing the length $\sum_{i<j}D_{ij}w_{ij}$, which is linear in the weights $w_{ij}=2^{-d_T{ij}}$. We study the formulation of BME in these $\binom{n}{2}$ weight variables. Theoretical results. (i) For a fixed topology $T$, the Kraft equalities, the cut equalities $\{W[S]=\tfrac12\}$ of $T$, and the single convex constraint $\sum w_{ij} \log_2 w_{ij} \leq \tfrac{3}{2}-n$ admit exactly one point, the tree's weight vector. (ii) For every tree and every bipartition, the cut value $W_T[S]$ lies in $\{\tfrac{1}{2}\} \cup \{\tfrac{3}{4}\} \cup [\tfrac{7}{8}, \infty)$; the value $\tfrac{3}{4}$ is attained exactly by the $2(n-3)$ bipartitions created by one nearest-neighbour interchange; and the number of bipartitions with $W_T[S]\le1$ is $2n^2-10n+15$ for every binary topology. (iii) The crossing graph of nontrivial bipartitions has an edge clique cover with $O(n^4)$ cliques, and every edge clique cover needs $Ω(n^2)$. (iv) The necessary conditions of Catanzaro et al. for a path-length matrix, without the four-point condition, are sufficient for $n \leq 11$ and first fail at $n=12$. Computational results. A compact branch-and-bound solver built on these results, which commits and forbids splits and imposes the convex constraint exactly, certifies optimality on benchmark instances with up to $n=20$ taxa within an hour. It is faster than the distance-indexed model of Catanzaro et al. on two of these instances and slower on the others; that model, whose root bound is tighter, certifies 13 of 14 benchmark instances with $n \leq 30$ within an hour in every seed. Although the compact solver does not improve on the computational state of the art overall, we explain why, and we discuss the open problems that our results raise.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述:基于进化和物理启发建模的计算蛋白设计
专知会员服务
16+阅读 · 2022年9月12日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
自定义损失函数Gradient Boosting
AI研习社
14+阅读 · 2018年10月16日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
7+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
9+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
17+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
9+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
13+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
19+阅读 · 10月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员