The Reeb graph has been utilized in various applications including the analysis of scalar fields. Recently, research has been focused on using topological signatures such as the Reeb graph to compare multiple scalar fields by defining distance metrics on the topological signatures themselves. Here we survey five existing metrics that have been defined on Reeb graphs: the bottleneck distance, the interleaving distance, functional distortion distance, the Reeb graph edit distance, and the universal edit distance. Our goal is to (1) provide definitions and concrete examples of these distances in order to develop the intuition of the reader, (2) visit previously proven results of stability, universality, and discriminativity, (3) identify and complete any remaining properties which have only been proven (or disproven) for a subset of these metrics, (4) expand the taxonomy of the bottleneck distance to better distinguish between variations which have been commonly miscited, and (5) reconcile the various definitions and requirements on the underlying spaces for these metrics to be defined and properties to be proven.


翻译:Reeb 图形用于各种应用,包括分析 scalar 字段。 最近, 研究的重点是使用 Reeb 图形等地形特征,通过界定地形特征本身的距离度量来比较多个标度域。 我们在这里调查Reeb 图形上定义的五个现有指标: 瓶颈距离、 间断距离、 功能扭曲距离、 Reeb 图形编辑距离和通用编辑距离。 我们的目标是(1) 提供这些距离的定义和具体例子, 以发展读者的直觉;(2) 访问先前证明的稳定性、 普遍性和歧视性结果;(3) 查明并完成这些指标组中仅被证明( 或无法证明) 的任何剩余属性;(4) 扩大瓶颈距离的分类,以更好地区分通常错误的变异;(5) 调和关于这些计量所要界定和所要证明的属性的基本空间的各种定义和要求。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
163+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月29日
Arxiv
13+阅读 · 2022年10月20日
Arxiv
56+阅读 · 2021年5月3日
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
77+阅读 · 2020年7月30日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
163+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关论文
相关基金
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员