Let $T$ be an arbitrary phylogenetic tree with $n$ leaves. It is well-known that the average quartet distance between two assignments of taxa to the leaves of $T$ is $\frac 23 \binom{n}{4}$. However, a longstanding conjecture of Bandelt and Dress asserts that $(\frac 23 +o(1))\binom{n}{4}$ is also the {\em maximum} quartet distance between two assignments. While Alon, Naves, and Sudakov have shown this indeed holds for caterpillar trees, the general case of the conjecture is still unresolved. A natural extension is when partial information is given: the two assignments are known to coincide on a given subset of taxa. The partial information setting is biologically relevant as the location of some taxa (species) in the phylogenetic tree may be known, and for other taxa it might not be known. What can we then say about the average and maximum quartet distance in this more general setting? Surprisingly, even determining the {\em average} quartet distance becomes a nontrivial task in the partial information setting and determining the maximum quartet distance is even more challenging, as these turn out to be dependent of the structure of $T$. In this paper we prove nontrivial asymptotic bounds that are sometimes tight for the average quartet distance in the partial information setting. We also show that the Bandelt and Dress conjecture does not generally hold under the partial information setting. Specifically, we prove that there are cases where the average and maximum quartet distance substantially differ.


翻译:以美元计叶。 众所周知, 两组分级之间的四重奏平均距离是 $23\ binom{ n ⁇ 4}美元。 然而, 班德尔特和德雷斯的长期猜想显示, $23+1)\ binom{ n ⁇ 4} 美元也是四重奏之间的最大距离。 Alon, Naves和Sudakov 显示, 这确实保持了毛球树的距离, 猜想中的一般情况仍然没有解决。 当给出部分信息时, 自然延伸是 : 这两项分级在给定的分级上是已知的。 部分信息设置在生物上具有相关性, 某些分级( 物种) 在血色树中可能已经知道, 而其他分级则可能不知道。 我们的中位和最高四重奏在这种总体情况下, 我们的平均和最高距离是多少? 令人惊讶的是, 即便在四重音乐中, 最远的信息也证明, 最远的分界结构中, 也显示我们平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平。 。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
【AAAI2021】维基百科检索跳转来回答复杂的问题
专知会员服务
14+阅读 · 2021年1月5日
【AAAI2021】 层次图胶囊网络
专知会员服务
80+阅读 · 2020年12月18日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
102+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
五个精彩实用的自然语言处理资源
机器学习研究会
6+阅读 · 2018年2月23日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月28日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月27日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
Embedding Logical Queries on Knowledge Graphs
Arxiv
5+阅读 · 2018年9月6日
VIP会员
相关VIP内容
【AAAI2021】维基百科检索跳转来回答复杂的问题
专知会员服务
14+阅读 · 2021年1月5日
【AAAI2021】 层次图胶囊网络
专知会员服务
80+阅读 · 2020年12月18日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
102+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
五个精彩实用的自然语言处理资源
机器学习研究会
6+阅读 · 2018年2月23日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员