A plane curve is a knot diagram in which each crossing is replaced by a 4-valent vertex, and so are dual to a subset of planar quadrangulations. The aim of this paper is to introduce a new tool for sampling diagrams via sampling of plane curves. At present the most efficient method for sampling diagrams is rejection sampling, however that method is inefficient at even modest sizes. We introduce Markov chains that sample from the space of plane curves using local moves based on Reidemeister moves. By then mapping vertices on those curves to crossings we produce random knot diagrams. Combining this chain with flat histogram methods we achieve an efficient sampler of plane curves and knot diagrams. By analysing data from this chain we are able to estimate the number of knot diagrams of a given size and also compute knotting probabilities and so investigate their asymptotic behaviour.


翻译:平面曲线是一个结节图, 以四价的顶点取代每个交叉口, 并且是双向的平面四面图子。 本文的目的是通过对平面曲线进行取样, 引入新的取样图工具。 目前, 最高效的取样图方法是拒绝取样, 但是这个方法在较小尺寸上效率不高。 我们引入了 Markov 链子, 利用基于 Reidemeister 移动的本地移动从平面曲线空间取样。 然后绘制这些曲线的顶点到交叉处的随机结点图。 将这个链子与平板的直方图方法结合起来, 我们通过分析这个链子的数据, 能够估计特定大小的结点图的数量, 并且计算结结的概率, 从而调查它们的随机性行为 。

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马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。
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