In multi-parameter persistence, the matching distance is defined as the supremum of weighted bottleneck distances on the barcodes given by the restriction of persistence modules to lines with a positive slope. In the case of finitely presented bi-persistence modules, all the available methods to compute the matching distance are based on restricting the computation to lines through pairs from a finite set of points in the plane. Some of these points are determined by the filtration data as they are entrance values of critical simplices. However, these critical values alone are not sufficient for the matching distance computation and it is necessary to add so-called switch points, i.e. points such that on a line through any of them, the bottleneck matching switches the matched pair. This paper is devoted to the algorithmic computation of the set of switch points given a set of critical values. We find conditions under which a candidate switch point is erroneous or superfluous. The obtained conditions are turned into algorithms that have been implemented. With this, we analyze how the size of the set of switch points increases as the number of critical values increases, and how it varies depending on the distribution of critical values. Experiments are carried out on various types of bi-persistence modules.


翻译:在多参数持久化中,匹配距离定义为在具有正斜率的直线上由持久化模块限制给出的条形码中加权瓶颈距离的上确界。对于有限表示的双持久化模块,所有可用的匹配距离计算方法均基于将计算限制在通过平面上有限点集构成的直线对上。其中一些点由过滤数据决定,作为关键单形的进入值。然而,仅凭这些关键值不足以计算匹配距离,还需添加所谓的切换点,即通过任意该点的直线上的瓶颈匹配会切换匹配对。本文致力于在给定关键值集合的条件下,算法化地计算切换点集。我们找到了候选切换点为错误或冗余的条件。这些条件被转化为算法并已实现。据此,我们分析了切换点集规模随关键值数量增加的变化规律,以及其随关键值分布变化的特性。实验在多种类型的双持久化模块上进行。

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
【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
3+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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月25日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月25日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
VIP会员
最新内容
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
5+阅读 · 6月14日
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
10+阅读 · 6月13日
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
7+阅读 · 6月12日
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
13+阅读 · 6月12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
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
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
3+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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员