Temporal sequences of terrains arise in various application areas. To analyze them efficiently, one generally needs a suitable abstraction of the data as well as a method to compare and match them over time. In this paper we consider merge trees as a topological descriptor for terrains and the interleaving distance as a method to match and compare them. An interleaving between two merge trees consists of two maps, one in each direction. These maps must satisfy ancestor relations and hence introduce a ''shift'' between points and their image. An optimal interleaving minimizes the maximum shift; the interleaving distance is the value of this shift. However, to study the evolution of merge trees over time, we need not only a number but also a meaningful matching between the two trees. The two maps of an optimal interleaving induce a matching, but due to the bottleneck nature of the interleaving distance, this matching fails to capture local similarities between the trees. In this paper we hence propose a notion of local optimality for interleavings. To do so, we define the residual interleaving distance, a generalization of the interleaving distance that allows additional constraints on the maps. This allows us to define locally correct interleavings, which use a range of shifts across the two merge trees that reflect the local similarity well. We give a constructive proof that a locally correct interleaving always exists.


翻译:地形的时间序列在多个应用领域中涌现。为高效分析这些序列,通常需要合适的数据抽象方法以及随时间比较和匹配它们的技术。本文以合并树作为地形的拓扑描述符,并采用交错距离作为匹配与比较的手段。两个合并树之间的交错由两个映射构成,每个方向各一个。这些映射必须满足祖先关系,从而在点与其像之间引入“偏移”。最优交错最小化最大偏移;交错距离即为此偏移值。然而,为研究合并树随时间的演化,我们不仅需要数值度量,还需两树间有意义的匹配。最优交错的两个映射可导出匹配,但由于交错距离的瓶颈特性,该匹配无法捕捉树间的局部相似性。为此,本文提出交错局部最优性的概念。通过定义残差交错距离——一种允许对映射施加额外约束的交错距离推广形式,我们得以定义局部正确交错,其利用跨越两合并树的一系列偏移,从而良好反映局部相似性。我们通过构造性证明,局部正确交错总是存在。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2023】SEGA:结构熵引导的图对比学习锚视图
专知会员服务
24+阅读 · 2023年5月10日
UTC: 用于视觉对话的任务间对比学习的统一Transformer
专知会员服务
14+阅读 · 2022年5月4日
【WSDM2021】保存节点相似性的图卷积网络
专知会员服务
41+阅读 · 2020年11月22日
专知会员服务
29+阅读 · 2020年10月2日
专知会员服务
63+阅读 · 2020年3月4日
【CVPR2021】跨模态检索的概率嵌入
专知
17+阅读 · 2021年3月2日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
31+阅读 · 2018年7月12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
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到DeepLab
炼数成金订阅号
26+阅读 · 2017年7月10日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
2+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
46+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
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2024年12月27日
Arxiv
175+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
499+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
83+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
181+阅读 · 2023年3月24日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
2+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
46+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
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员