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度量测度空间的距离分布和反问题。 (英语) Zbl 1530.60016号

度量测度空间是紧度量空间以及这些空间上的一些概率测度。它们可以进行比较,例如,通过比较某些一维相关距离分布与Gromov-Wasserstein距离。作者给出了几类度量测度空间的几个结果,关于距离分布相等或略有不同是否意味着这两个度量测度空间在某种程度上分别是(等距)同构或几乎(等距)同构的问题。
作者特别给出了曲线直方图猜想的反例D.布林克曼P.J.奥尔弗【《美国数学》,周一,第119期,第1期,第4–24页(2012年;Zbl 1266.53003号)]对于平面曲线和这些曲线上的弧长测量。另一方面,他们证明了单位球面(S^d\子集\mathbb R^{d+1})是由它们在(d)维光滑超曲面和黎曼流形类中的全局形状测度“唯一”确定的。
此外,对度量图给出了相应的结果,并通过同伦等价进行了比较。

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参考文献:

[1] 格蒙格。梅莫尔(Muémoire sur la théorie des déblais et des remblais)。《巴黎皇家科学史》,1781年。
[2] 坎托罗维奇LV。关于物质的转移。Dokl Akad Nauk苏联(NS)。1942;37:199‐201. ·Zbl 0061.09705号
[3] 维拉尼C。最佳交通:新旧。第338卷。施普林格科技与商业媒体;2008
[4] SantambrogioF。应用数学家的最佳传输。Birkäuser,纽约州;2015:94. ·Zbl 1401.49002号
[5] KolouriS、ParkSR、ThorpeM、SlepcevD、RohdeGK。最佳质量运输:信号处理和机器学习应用。IEEE信号处理杂志2017;34(4):43‐59.
[6] PeyréG,CuturiM。计算最优运输。Found Trends®马赫数学习。2019;11(5-6):355‐607。
[7] 梅莫利夫。Gromov-Wasserstein距离和对象匹配的度量方法。找到计算数学。2011;11(4):417‐487. ·兹比尔1244.68078
[8] SturmKT公司。空间空间:度量测度空间上的曲率边界和梯度流。arXiv预打印arXiv:12080434。2012
[9] PeyréG、CuturiM、SolomonJ。Gromov‐Wasserstein对核矩阵和距离矩阵进行平均。参加:机器学习国际会议;2016:2664‐2672.
[10] HendriksonR等人。使用Gromov‐Wasserstein距离探索网络集。硕士论文。塔尔图大学;2016
[11] EzuzD、SolomonJ、KimVG、Ben‐ChenM。GWCNN:用于深度形状分析的度量对齐层。在:计算机图形论坛。第36卷。威利在线图书馆;2017:49‐57.
[12] Alvarez‐MelisD,JaakkolaT。Gromov‐Wasserstein单词嵌入空间对齐。摘自:2018年自然语言处理实证方法会议记录;2018:1881‐1890.
[13] XuH、LuoD、ZhaH、DukeLC。Gromov‐Wasserstein学习图形匹配和节点嵌入。参加:机器学习国际会议;2019年9月6932日至6941日。
[14] XuH、LuoD、CarinL。可扩展Gromov‐Wasserstein学习用于图分区和匹配。In:神经信息处理系统的进展;2019
[15] XuH、LuoD、HenaoR、ShahS、CarinL。通过关系正则化学习自动编码器。参加:机器学习国际会议;2020:10576‐10586.
[16] BunneC、Alvarez‐MelisD、KrauseA、JegelkaS。在无与伦比的空间中学习生成模型。参加:国际机器学习会议;2019:851‐861.
[17] GrayA,VanheckeL。由小测地线球体积确定的黎曼几何。数学学报。1979;142:157‐198. ·兹伯利0428.53017
[18] VanheckeL卡尔瓦鲁索格。特殊球-均质空间。Zeitschrift für Analysis und ihre Anwendungen。1997;16(4):789‐800. ·Zbl 0892.53023号
[19] VanheckeL卡尔瓦鲁索格。半对称球齐次空间和体积猜想。1998年澳大利亚公牛数学学会;57(1):109‐115. ·Zbl 0903.53031号
[20] BokanN、DjorićM、SimonU。由广义测地线球体积确定的几何结构。数学成绩。2003;43(3‐4):205‐234. ·Zbl 1057.53021号
[21] 乔瓦思·西科斯B。调和空间的特征。J不同几何形状。2012;90(3):383‐389. ·Zbl 1244.53043号
[22] BalchB、Peterson C、Shonkwiler C。均匀透镜空间中球的距离和体积的分布。微分几何及其应用。2021;74:101712. ·Zbl 1482.53066号
[23] BalchB、Peterson C、Shonkwiler C。部分定向标志流形上的预期距离。美国数学学会的进展。2021;149(08):3553‐67. ·Zbl 1467.53060号
[24] 坎佩尔·鲍廷姆。根据距离或面积分布重建n点配置。高级应用数学。2004;32(4):709‐735. ·Zbl 1072.68103号
[25] BrinkmanD,OlverPJ。不变直方图。Amer数学月刊。2012;119(1):4‐24. ·Zbl 1266.53003号
[26] 所罗门·乌多兹。度量图的条码嵌入、持久性失真和反问题。arXiv预打印arXiv:171203630。2017
[27] CurryJ,MukherjeeS,TurnerK。多少个方向决定了两个拓扑变换的形状和其他充分性结果。arXiv预打印arXiv:180509782。2018
[28] 所罗门·乌多兹。拓扑持久性中的逆问题。arXiv预打印arXiv:181010813。2018
[29] FasyBT、MickaS、MillmanDL、SchenfischA、WilliamsL。高效简单复杂重建的持久性图。arXiv预打印arXiv:191212759。2019
[30] BeltonRL、FasyBT、MertzR等。从持久性图重建嵌入图。计算几何图形。2020:101658. ·Zbl 1476.68271号
[31] 凯利PJ。树的同余定理。太平洋数学杂志。1957;7(1):961‐968. ·兹比尔0078.37103
[32] 乌拉姆SM。数学问题集。第8卷。跨学科出版商;1960. ·Zbl 0086.2410号
[33] TsitsulinA、MottinD、KarrasP、BronsteinA、MullerE。Netlsd:听到图形的形状。摘自:第24届ACM SIGKDD知识发现与数据挖掘国际会议论文集。ACM;2018年:2347年-2356年。
[34] SatoR、CuturiM、YamadaM、KashimaH。异质空间中概率测度的快速稳健比较。arXiv预打印arXiv:200201615。2020
[35] 克拉克·马洛斯。线性截距分布不能表征平面集。应用概率杂志。1970;7(1):240‐244. ·Zbl 0231.60011号
[36] 加尔科纳·佩莱约。具有相同距离分布的正多面体的子集对。应用数学科学。2016;10(26):1285‐1297.
[37] 平斯基·卡普。子流形中外部小球的体积。公牛伦敦数学学院1989;21(1):87‐92. ·Zbl 0641.53007号
[38] 成赛。特征值比较定理及其几何应用。数学Zeitschrift。1975;143(3):289‐297. ·Zbl 0329.53035号
[39] 科肯多夫SL。以平均距离表征圆形球体的特征。不同几何应用。2008;26(6):638‐644. ·Zbl 1153.53315号
[40] AleksandrovAD公司。大型曲面的唯一性定理。Amer Math Soc Transl(2)。1962;21:341‐354. ·Zbl 0122.39601号
[41] AhmedM、FasyBT、WenkC。基于局部持久同源性的地图间距离。附:第22届ACM SIGSPATIAL地理信息系统进展国际会议记录;2014:43‐52.
[42] KongJH,FishDR,RockhillRL,MaslandRH。小鼠视网膜神经节细胞的多样性:无监督形态学分类及其局限性。《计算机神经学杂志》。2005;489(3):293‐310.
[43] ChalopinC、FinetG、MagninIE。建模三维冠状动脉树以进行标记。医学影像分析。2001;5(4):301‐315.
[44] CharnozA、AgnusV、MalandainG、SolerL、TajineM。适用于血管系统的树匹配。In:模式识别中基于图形表示的国际研讨会。施普林格;2005:183‐192. ·Zbl 1119.68400号
[45] AanjaneyaM、ChazalF、ChenD、GlisseM、GuibasL、MorozovD。基于噪声数据的度量图重建。国际J计算几何应用。2012;22(4):305‐325.
[46] 阿斯科利加、多诺胡德、哈拉维姆。神经形态。组织:神经元形态的中心资源。神经科学杂志。2007;27(35):9247‐9251.
[47] Ballesteros‐YáñezI、Benavides‐PiccioneR、BourgeoisJP、ChangeuxJP、DeFelipeJ。缺乏高亲和力烟碱受体的小鼠皮层锥体神经元的改变。国家科学院院刊。2010;107(25):11567‐11572.
[48] 莫罗佐夫D、贝基塔耶夫K、韦伯G。合并树之间的交错距离。离散计算几何。2013;49(22‐45):52.
[49] 阿加瓦尔PK、福克斯K、内森A、西迪罗普洛斯A、王毅。计算公制树的Gromov‐Hausdorff距离。摘自:算法与计算国际研讨会。施普林格;2015:529‐540. ·兹比尔1454.68173
[50] AmbrosioL、GigliN、SavaréG。梯度流:在度量空间和概率测度空间中。施普林格科技与商业媒体;2008. ·Zbl 1145.35001号
[51] BuragoD、BuragoYD、Ivanov S。公制几何课程。第33卷。美国数学学会;2001年·Zbl 0981.51016号
[52] 梅莫利夫。关于使用Gromov‐Hausdorff距离进行形状比较。In:基于点的图形程序;2007
[53] OsadaR、FunkhouserT、ChazelleB、DobkinD。形状分布。ACM传输图(TOG)。2002;21(4):807‐832. ·Zbl 1331.68256号
[54] 巴加诺博内蒂。作为点模式描述符的点间距分布,及其在空间疾病聚类中的应用。统计医学,2005;24(5):753‐773.
[55] BerrenderoJR、CuevasA、Pateiro‐LópezB。基于点间距分布的形状分类。《多元分析杂志》。2016;146:237‐247. ·Zbl 1336.62171号
[56] 维拉尼C。最佳运输主题。第58卷。美国数学学会;2003. ·Zbl 1106.90001号
[57] 布鲁姆GS。皮卡定理的反例。组合理论期刊A.1977;22(3):378‐379. ·Zbl 0366.05010号
[58] GelfandN、MitraNJ、GuibasLJ、PottmannH。强大的全球注册。在:几何处理研讨会上。第2卷;2005:5.
[59] BelongieS S、MoriG、MalikJ。与形状上下文匹配。In:KrimH,YezziA,eds.形状统计与分析。施普林格;2006:81‐105. ·Zbl 1188.68245号
[60] ShiY、ThompsonPM、deZubicaryGI等。海马表面与固有形状背景的直接映射。神经影像。2007;37(3):792‐807。
[61] 勒杜克斯·博布科夫斯。一维经验测量、订单统计和Kantorovich运输距离。2014年预印本。
[62] 乔杜里·S·梅莫利·F。网络和稳定网络不变量之间的Gromov-Wasserstein距离。Inf推断:《国际医学杂志》。2019;8(4):757‐787. ·Zbl 1471.62387号
[63] 弗拉马利·维耶特(VayerT)、塔维纳(TavenardR)、弗拉马利(FlamaryR)、查佩尔(ChapelL)、科蒂(CourtyN)。切成薄片的格罗莫夫·瓦瑟斯坦。In:神经信息处理系统会议(NeurIPS)。第32卷;2019
[64] 布伦ierY。向量值函数的极分解和单调重排。公共纯应用数学。1991;44(4):375‐417. ·Zbl 0738.46011号
[65] 黎曼流形上映射的极因子分解。Geom Funct分析GAFA。2001;11(3):589‐608. ·Zbl 1011.58009号
[66] 李约瑟·乔杜里。黎曼框架中的Gromov‐Wasserstein平均。in:图分区和匹配的可伸缩Gromov∙Wassers tein学习;2020
[67] 李约瑟·乔杜里。通过Gromov‐Wasserstein学习实现广义谱聚类。In:用于图分区和匹配的可伸缩Gromov‐Wasserstein学习;2021;712‐720.
[68] 梅莫利夫,尼达姆。Gromov‐Monge距离的属性。正在准备中。2022
[69] LemkeP、SkienaSS、SmithWD。从点间距重建集合。In:离散和计算几何。施普林格;2003:597‐631. ·Zbl 1104.68803号
[70] 梅莫利夫。欧几里德空间中的Gromov‐Hausdorff距离。摘自:IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别研讨会,CVPRW’08。IEEE;2008:1‐8.
[71] SantalóLA。积分几何导论。第1198卷。赫尔曼;1953. ·兹比尔0052.39403
[72] 皮埃夫克。Beziehungen zwischen der Sehnenlängenverteilung und der Vertilung des Abstandes zweier zufälliger Punkte im Eikörper(埃克珀)。Zeitschrift für Wahrscheinlichkeits理论和Verwandte Gebiete。1978;43(2):129‐134. ·Zbl 0377.60014号
[73] 弗拉索韦。有符号弦长分布。I.arXiv预印arXiv:07114734。2007
[74] 格雷A。管。第221卷。施普林格科技与商业媒体;2003
[75] BauerM,FidlerT,GrasmairM。循环积分不变量的局部唯一性。库存探测器图像。2013;7(1):107‐122. ·Zbl 1268.49049号
[76] 卡索拉蒂。suivant l'idée公社表面测量。数学学报。1890;14(1):95‐110.
[77] KühnelW,HuntB。微分几何:曲线-曲面-流形。学生数学图书馆。美国数学学会;2006
[78] 做CarmoMP。曲线和曲面的微分几何。修订和更新第二版。Courier Dover出版物;2016
[79] 卡塔尼。黎曼广场。Gauthier‐Villars;1925.可从以下网站获得:http://eudml.org/doc/199243
[80] 伯杰。黎曼几何的全景。施普林格科技与商业媒体;2012
[81] 用户142(https://mathoverflownet/users/142/user142)。通过高斯曲率确定\(\mathbb{R}^3\)中的曲面;。网址:https://mathoverflow.net/q/78432(版本:2011年10月28日)。数学溢出。可从以下位置获得:https://mathoverflow.net/q/78432
[82] MilmanVD格罗莫夫。等周不等式的拓扑应用。Amer数学杂志。1983;105(4):843‐854. ·Zbl 0522.53039号
[83] ShioyaT FunanoK。浓度、里奇曲率和拉普拉斯特征值。地理功能分析。2013;23(3):888‐936. ·Zbl 1277.53038号
[84] 海诺宁J。度量空间分析讲座。施普林格科技与商业媒体;2012
[85] 库奇门特。量子图:简介和简要概述。arXiv预打印arXiv:08023442。2008
[86] 格罗莫夫。双曲线群。摘自:GerstenSM编辑的《群论随笔》。施普林格;1987:75‐263. ·Zbl 0634.20015
[87] IndykP、MatoušekJ、SidiropoulosA。8:有限度量空间的低失真嵌入。收录:GoodmanJE(编辑)、O'RourkeJ(编辑)和CsabaDT(编辑),《离散和计算几何手册》。查普曼和霍尔/CRC;2017:211‐231.
[88] GueunetC、FortinP、JomierJ、TiernyJ。具有斐波那契堆的基于任务的增强合并树。2017年IEEE第七届大数据分析与可视化(LDAV)研讨会。IEEE;2017:6‐15.
[89] MartinJL、MorinM、WagnerJD。关于用色对称函数区分树。组合理论期刊A.2008;115(2):237‐253. ·Zbl 1133.05020号
[90] 孵化器A。代数拓扑。剑桥大学出版社;2002. ·Zbl 1044.55001号
[91] BollobasB,Bollobas B。现代图论。第184卷。施普林格科技与商业媒体;1998. ·Zbl 0902.05016号
[92] 格列文A、普法菲尔胡伯P、温特A。随机度量测度空间(∧‐合并测度树)分布的收敛性。Probab Theor相关字段。2009;145(1‐2):285‐322. ·Zbl 1215.05161号
[93] 洛瓦兹。大型网络和图形限制。第60卷。美国数学学会;2012. ·Zbl 1292.05001号
[94] 蒙克雷斯J。拓扑结构。培生教育;2014
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