Consider a finite set $E$. Assume that each $e \in E$ has a "weight" $w \left(e\right) \in \mathbb{R}$ assigned to it, and any two distinct $e, f \in E$ have a "distance" $d \left(e, f\right) = d \left(f, e\right) \in \mathbb{R}$ assigned to them, such that the distances satisfy the ultrametric triangle inequality $d(a,b)\leqslant \max \left\{d(a,c),d(b,c)\right\}$. We look for a subset of $E$ of given size with maximum perimeter (where the perimeter is defined by summing the weights of all elements and their pairwise distances). We show that any such subset can be found by a greedy algorithm (which starts with the empty set, and then adds new elements one by one, maximizing the perimeter at each step). We use this to define numerical invariants, and also to show that the maximum-perimeter subsets of all sizes form a strong greedoid, and the maximum-perimeter subsets of any given size are the bases of a matroid. This essentially generalizes the "$P$-orderings" constructed by Bhargava in order to define his generalized factorials, and is also similar to the strong greedoid of maximum diversity subsets in phylogenetic trees studied by Moulton, Semple and Steel. We further discuss some numerical invariants of $E, w, d$ stemming from this construction, as well as an analogue where maximum-perimeter subsets are replaced by maximum-perimeter tuples (i.e., elements can appear multiple times).


翻译:考虑一个限定值 $ 美元 。 假设每个美元 美元 都具有分配给它的“ 重量” $w\ left( left) (e\right) $\ remathb{ R} 美元, 任何两个不同的美元, f\ in E$ 有“ 距离” $d\ left( e, f\right) = d\ left( f, f\right) = dleft( f, e\right) = lef( a, b)\leqslant (left) left( left) d( c), d(c)\right}$ 美元。 我们寻找一个具有给定值大小为最高值的 $E的子值子集 。 我们显示, 任何这样的子集都可以通过贪婪的算法找到( 从空数组开始, 然后再增加一个新的元素, 每一步讨论。 我们使用这个定义一个坚硬的美元 lequal rial ral (a) rode) rode a more b) made max max a max max max max a 最高值 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
84+阅读 · 2020年12月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
19+阅读 · 2018年2月25日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Diffusion Means in Geometric Spaces
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月20日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月20日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
84+阅读 · 2020年12月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
19+阅读 · 2018年2月25日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员