The Reeb space is a topological structure which is a generalization of the notion of the Reeb graph to multi-fields. Its effectiveness has been established in revealing topological features in data across diverse computational domains which cannot be identified using the Reeb graph or other scalar-topology-based methods. Approximations of Reeb spaces such as the Mapper and the Joint Contour Net have been developed based on quantization of the range. However, computing the topologically correct Reeb space dispensing the range-quantization is a challenging problem. In the current paper, we develop an algorithm for computing a correct net-like approximation corresponding to the Reeb space of a generic piecewise-linear (PL) bivariate field based on a multi-dimensional Reeb graph (MDRG). First, we prove that the Reeb space is homeomorphic to its MDRG. Subsequently, we introduce an algorithm for computing the MDRG of a generic PL bivariate field through the computation of its Jacobi set and Jacobi structure, a projection of the Jacobi set into the Reeb space. This marks the first algorithm for MDRG computation without requiring the quantization of bivariate fields. Following this, we compute a net-like structure embedded in the corresponding Reeb space using the MDRG and the Jacobi structure. We provide the proof of correctness and complexity analysis of our algorithm.


翻译:Reeb空间是一种拓扑结构,是对Reeb图概念向多场情形的推广。其有效性已在多个计算领域的数据拓扑特征揭示中得到验证,这些特征无法通过Reeb图或其他基于标量拓扑的方法识别。基于值域量化的Mapper和联合等值线网等Reeb空间近似方法已被提出。然而,在无需值域量化的前提下计算拓扑正确的Reeb空间仍是一项具有挑战性的问题。本文基于多维Reeb图(MDRG)提出了一种算法,用于计算一般分片线性(PL)双变量场对应Reeb空间的类网格正确近似。首先,我们证明了Reeb空间与其MDRG同胚。随后,通过计算一般PL双变量场的Jacobi集及Jacobi结构(Jacobi集在Reeb空间中的投影),引入了一种计算其MDRG的算法。这标志着首个无需对双变量场进行量化的MDRG计算算法。在此基础上,我们利用MDRG与Jacobi结构在对应Reeb空间中嵌入类网格结构。本文给出了算法的正确性证明与复杂度分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
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
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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31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
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 · 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
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:55
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:53
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
11+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
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
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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
2+阅读 · 2017年12月31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
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 · 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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员