論文の概要: A common variable minimax theorem for graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14747v1
- Date: Fri, 30 Jul 2021 16:47:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-02 12:53:33.690864
- Title: A common variable minimax theorem for graphs
- Title(参考訳): グラフに対する共通変数ミニマックス定理
- Authors: Ronald R. Coifman, Nicholas F. Marshall, Stefan Steinerberger
- Abstract要約: 我々は、$mathcalG$の全てのグラフに対して滑らかな非定数関数が存在するかどうかを同時に理解し、それが存在するかどうかをどうやって見つけるかという問題を研究する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.0079490585515343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Let $\mathcal{G} = \{G_1 = (V, E_1), \dots, G_m = (V, E_m)\}$ be a collection
of $m$ graphs defined on a common set of vertices $V$ but with different edge
sets $E_1, \dots, E_m$. Informally, a function $f :V \rightarrow \mathbb{R}$ is
smooth with respect to $G_k = (V,E_k)$ if $f(u) \sim f(v)$ whenever $(u, v) \in
E_k$. We study the problem of understanding whether there exists a nonconstant
function that is smooth with respect to all graphs in $\mathcal{G}$,
simultaneously, and how to find it if it exists.
- Abstract(参考訳): {\mathcal{g} = \{g_1 = (v, e_1), \dots, g_m = (v, e_m)\}$ を共通の頂点集合上で定義される$m$ グラフの集合とするが、異なる辺集合は $e_1, \dots, e_m$ である。
直交的に、函数 $f : V \rightarrow \mathbb{R}$ は $G_k = (V,E_k)$ if $f(u) \sim f(v)$ if $(u, v) \in E_k$ に対して滑らかである。
我々は、$\mathcal{g}$ においてすべてのグラフに対して滑らかである非コンスタント函数が存在するかどうかの理解の問題と、それが存在すればそれを見つける方法について検討する。
関連論文リスト
- A note on estimating the dimension from a random geometric graph [2.3020018305241337]
グラフの隣接行列にアクセスする際に、基礎空間の次元$d$を推定する問題について検討する。
また、密度の条件がなければ、$d$の一貫した推定子は$n r_nd to infty$と$r_n = o(1)$が存在することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T23:46:44Z) - Fast $(1+\varepsilon)$-Approximation Algorithms for Binary Matrix
Factorization [54.29685789885059]
本稿では, 2次行列分解(BMF)問題に対する効率的な$(1+varepsilon)$-approximationアルゴリズムを提案する。
目標は、低ランク因子の積として$mathbfA$を近似することである。
我々の手法はBMF問題の他の一般的な変種に一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T18:55:27Z) - Detection of Dense Subhypergraphs by Low-Degree Polynomials [72.4451045270967]
ランダムグラフにおける植込み高密度部分グラフの検出は、基本的な統計的および計算上の問題である。
我々は、$Gr(n, n-beta)ハイパーグラフにおいて、植えた$Gr(ngamma, n-alpha)$ subhypergraphの存在を検出することを検討する。
平均値の減少に基づく硬さが不明な微妙な対数密度構造を考えると,この結果はグラフの場合$r=2$で既に新しくなっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T10:38:08Z) - (1,1)-Cluster Editing is Polynomial-time Solvable [0.0]
a*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T11:40:34Z) - On Outer Bi-Lipschitz Extensions of Linear Johnson-Lindenstrauss
Embeddings of Low-Dimensional Submanifolds of $\mathbb{R}^N$ [0.24366811507669117]
$mathcalM$ を $mathbbRN$ のコンパクト $d$-次元部分多様体とし、リーチ $tau$ とボリューム $V_mathcal M$ とする。
非線形関数 $f: mathbbRN rightarrow mathbbRmm が存在し、$m leq C left(d / epsilon2right) log left(fracsqrt[d]V_math が存在することを証明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T15:10:46Z) - Fast Graph Sampling for Short Video Summarization using Gershgorin Disc
Alignment [52.577757919003844]
高速グラフサンプリングの最近の進歩を利用して,短い動画を複数の段落に効率よく要約する問題について検討する。
実験結果から,本アルゴリズムは最先端の手法と同等の映像要約を実現し,複雑さを大幅に低減した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-21T18:43:00Z) - Exact Matching of Random Graphs with Constant Correlation [2.578242050187029]
本稿では, ErdHos--R'enyi グラフに対するグラフマッチングやネットワークアライメントの問題を扱う。
これはグラフ同型問題のうるさい平均ケース版と見なすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-11T05:07:50Z) - Learning low-degree functions from a logarithmic number of random
queries [77.34726150561087]
任意の整数 $ninmathbbN$, $din1,ldots,n$ および任意の $varepsilon,deltain(0,1)$ に対して、有界関数 $f:-1,1nto[-1,1]$ に対して、少なくとも$d$ の次数を学ぶことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T13:19:04Z) - Linear Bandits on Uniformly Convex Sets [88.3673525964507]
線形バンディットアルゴリズムはコンパクト凸作用集合上の $tildemathcalo(nsqrtt)$ pseudo-regret 境界を与える。
2種類の構造的仮定は、より良い擬似回帰境界をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-10T07:33:03Z) - Algorithms and Hardness for Linear Algebra on Geometric Graphs [14.822517769254352]
グリーンガードとロークリンの有名な高速多重極法における次元$dの指数的依存は改善できないことを示す。
これは高速多重極法について証明された最初の公式な制限である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T18:35:02Z) - Agnostic Q-learning with Function Approximation in Deterministic
Systems: Tight Bounds on Approximation Error and Sample Complexity [94.37110094442136]
本稿では,決定論的システムにおける関数近似を用いたQ$学習の問題について検討する。
もし$delta = Oleft(rho/sqrtdim_Eright)$なら、$Oleft(dim_Eright)$を使って最適なポリシーを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T18:41:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。