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基于线性规划的隐哈密顿循环恢复。 (英语) Zbl 1445.90007号

摘要:我们介绍了隐哈密顿圈恢复问题,其中在顶点完备图中存在一个未知的哈密顿环,需要从有噪声的边测量中推断。测量值是独立的,并根据循环中边的\(P_n\)和\(Q_n\)分布。这一公式是由基因组组装中的一个问题引起的,其目标是根据连续序列(基因组子序列)在基因组上的位置,使用连续序列之间的长距离链接测量来排序一组连续序列。该模型中最大似然估计的计算归结为旅行商问题(TSP)。尽管TSP具有NP特性,但我们证明了一个简单的线性规划(LP)松弛-即分数2因子(F2F)LP-以高概率恢复了隐藏的哈密顿循环,如(alpha_n-\logn\to\infty),其中(alpha_n\triangleq-2\log{\displaystyle\int\sqrt{dP_ndQ_n}})是Rényi散度的顺序\(\frac{1}{2}\)。这种条件是信息理论上的最优条件,即在温和的分布假设下,(alpha_n\geq(1+o(1))\log n)是任何算法成功所必需的,而不管计算成本如何。与通常基于双见证构造的证明技术不同,该分析依赖于F2F多面体的极值点的组合表征(特别是半完整性)。用双色多重图表示,这些极值点进一步分解为更简单的“花型”结构,用于大偏差分析和计数参数。对实际数据的算法评估表明,该算法比现有方法有了改进。
电子公司位于https://doi.org/101287/opre.2019.1886.

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90C05(二氧化碳) 线性规划
92D10型 遗传学和表观遗传学
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