The deletion distance between two binary words $u,v \in \{0,1\}^n$ is the smallest $k$ such that $u$ and $v$ share a common subsequence of length $n-k$. A set $C$ of binary words of length $n$ is called a $k$-deletion code if every pair of distinct words in $C$ has deletion distance greater than $k$. In 1965, Levenshtein initiated the study of deletion codes by showing that, for $k\ge 1$ fixed and $n$ going to infinity, a $k$-deletion code $C\subseteq \{0,1\}^n$ of maximum size satisfies $\Omega_k(2^n/n^{2k}) \leq |C| \leq O_k( 2^n/n^k)$. We make the first asymptotic improvement to these bounds by showing that there exist $k$-deletion codes with size at least $\Omega_k(2^n \log n/n^{2k})$. Our proof is inspired by Jiang and Vardy's improvement to the classical Gilbert--Varshamov bounds. We also establish several related results on the number of longest common subsequences and shortest common supersequences of a pair of words with given length and deletion distance.


翻译:两个二进制单词 $u,v \in \{0,1\}^n$ 之间的删除距离定义为最小的 $k$,使得 $u$ 和 $v$ 存在一个长度为 $n-k$ 的公共子序列。若集合 $C$ 中任意两个不同的单词的删除距离均大于 $k$,则称 $C$ 为 $k$-删除码。1965年,Levenshtein 开创了删除码的研究,证明了:对于固定的 $k\ge 1$ 且 $n$ 趋于无穷时,最大规模的 $k$-删除码 $C\subseteq \{0,1\}^n$ 满足 $\Omega_k(2^n/n^{2k}) \leq |C| \leq O_k( 2^n/n^k)$。我们首次对这些界做出了渐近改进,证明了存在规模至少为 $\Omega_k(2^n \log n/n^{2k})$ 的 $k$-删除码。证明思路受 Jiang 和 Vardy 对经典 Gilbert–Varshamov 界的改进启发。此外,我们还建立了关于给定长度及删除距离的一对单词的最长公共子序列和最短公共超序列数量的若干相关结果。

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
《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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
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
1+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
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月2日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:33
长时程具身智能安全综述:机器人操作的跨层分析
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:55
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
16+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
13+阅读 · 6月4日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
相关基金
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
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
1+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
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