We establish bi-Lipschitz bounds certifying quasi-universality (universality up to a constant factor) for various distances between Reeb graphs: the interleaving distance, the functional distortion distance, and the functional contortion distance. The definition of the latter distance is a novel contribution, and for the special case of contour trees we also prove strict universality of this distance. Furthermore, we prove that for the special case of merge trees the functional contortion distance coincides with the interleaving distance, yielding universality of all four distances in this case.


翻译:我们为Reeb 图形之间的不同距离建立了双利普施茨界限,以证明准普遍性(普遍程度至一个不变系数):间断距离、功能扭曲距离和功能调和距离。 后一种距离的定义是一种新的贡献,对于等距树的特殊情况,我们也证明了这种距离的严格普遍性。 此外,我们证明,对于合并树木这一特殊情形,功能调和距离与相互交错距离相吻合,从而使得所有四个距离都具有普遍性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【KDD2021】图神经网络,NUS- Xavier Bresson教授
专知会员服务
67+阅读 · 2021年8月20日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
【2020新书】图机器学习,Graph-Powered Machine Learning
专知会员服务
343+阅读 · 2020年1月27日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6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
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
5+阅读 · 2019年6月5日
Arxiv
9+阅读 · 2018年10月24日
VIP会员
最新内容
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
2+阅读 · 55分钟前
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
0+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:12
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
13+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
9+阅读 · 4月25日
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
8+阅读 · 4月25日
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
相关资讯
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6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
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员