We study the problem of finding a minimum homology basis, that is, a lightest set of cycles that generates the $1$-dimensional homology classes with $\mathbb{Z}_2$ coefficients in a given simplicial complex $K$. This problem has been extensively studied in the last few years. For general complexes, the current best deterministic algorithm, by Dey et al., runs in $O(N m^{\omega-1} + n m g)$ time, where $N$ denotes the total number of simplices in $K$, $m$ denotes the number of edges in $K$, $n$ denotes the number of vertices in $K$, $g$ denotes the rank of the $1$-homology group of $K$, and $\omega$ denotes the exponent of matrix multiplication. In this paper, we present three conceptually simple randomized algorithms that compute a minimum homology basis of a general simplicial complex $K$. The first algorithm runs in $\tilde{O}(m^\omega)$ time, the second algorithm runs in $O(N m^{\omega-1})$ time and the third algorithm runs in $\tilde{O}(N^2 g + N m g{^2} + m g{^3})$ time which is nearly quadratic time when $g=O(1)$. We also study the problem of finding a minimum cycle basis in an undirected graph $G$ with $n$ vertices and $m$ edges. The best known algorithm for this problem runs in $O(m^\omega)$ time. Our algorithm, which has a simpler high-level description, but is slightly more expensive, runs in $\tilde{O}(m^\omega)$ time. We also provide a practical implementation of computing the minimum homology basis for general weighted complexes. The implementation is broadly based on the algorithmic ideas described in this paper, differing in its use of practical subroutines. Of these subroutines, the more costly step makes use of a parallel implementation, thus potentially addressing the issue of scale. We compare results against the currently known state of the art implementation (ShortLoop).


翻译:我们研究寻找最小同调基的问题,即在给定单纯复形$K$中,寻找能生成$\mathbb{Z}_2$系数下一维同调类的最轻循环集合。该问题在过去几年中得到了广泛研究。对于一般复形,目前最好的确定性算法由Dey等人提出,其时间复杂度为$O(N m^{\omega-1} + n m g)$,其中$N$表示$K$中单形总数,$m$表示$K$的边数,$n$表示$K$的顶点数,$g$表示$K$的一维同调群秩,$\omega$表示矩阵乘法指数。本文提出三种概念简单的随机化算法,用于计算一般单纯复形$K$的最小同调基。第一种算法运行时间为$\tilde{O}(m^\omega)$,第二种算法运行时间为$O(N m^{\omega-1})$,第三种算法运行时间为$\tilde{O}(N^2 g + N m g{^2} + m g{^3})$,当$g=O(1)$时接近二次时间复杂度。我们还研究了在具有$n$个顶点和$m$条边的无向图$G$中寻找最小循环基的问题。该问题目前已知的最佳算法运行时间为$O(m^\omega)$。我们提出的算法虽然高层描述更简洁但代价稍高,其运行时间为$\tilde{O}(m^\omega)$。我们还提供了计算一般加权复形最小同调基的实用实现方案。该实现大体基于本文描述的算法思想,但在实用子程序的使用上有所不同。其中较耗时的步骤采用了并行实现,从而有望解决规模扩展问题。我们将计算结果与当前已知的最先进实现(ShortLoop)进行了对比。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
13+阅读 · 2017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
2+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+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
Arxiv
76+阅读 · 2022年3月26日
An Overview on Machine Translation Evaluation
Arxiv
14+阅读 · 2022年2月22日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
50+阅读 · 2021年1月6日
Arxiv
27+阅读 · 2019年11月24日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
15+阅读 · 2018年2月4日
VIP会员
最新内容
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
0+阅读 · 34分钟前
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
1+阅读 · 39分钟前
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
3+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
11+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
相关资讯
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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
76+阅读 · 2022年3月26日
An Overview on Machine Translation Evaluation
Arxiv
14+阅读 · 2022年2月22日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
50+阅读 · 2021年1月6日
Arxiv
27+阅读 · 2019年11月24日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
15+阅读 · 2018年2月4日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
2+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员