The Dyck language, which consists of well-balanced sequences of parentheses, is one of the most fundamental context-free languages. The Dyck edit distance quantifies the number of edits (character insertions, deletions, and substitutions) required to make a given parenthesis sequence well-balanced. RNA Folding involves a similar problem, where a closing parenthesis can match an opening parenthesis of the same type irrespective of their ordering. For example, in RNA Folding, both $\tt{()}$ and $\tt{)(}$ are valid matches, whereas the Dyck language only allows $\tt{()}$ as a match. Using fast matrix multiplication, it is possible to compute their exact solutions of both problems in time $O(n^{2.824})$. Whereas combinatorial algorithms would be more desirable, the two problems are known to be at least as hard as Boolean matrix multiplication. In terms of fast approximation algorithms that are combinatorial in nature, both problems admit an $\epsilon n$-additive approximation in $\tilde{O}(\frac{n^2}{\epsilon})$ time. Further, there is a $O(\log n)$-factor approximation algorithm for Dyck edit distance in near-linear time. In this paper, we design a constant-factor approximation algorithm for Dyck edit distance that runs in $O(n^{1.971})$ time. Moreover, we develop a $(1+\epsilon)$-factor approximation algorithm running in $\tilde{O}(\frac{n^2}{\epsilon})$ time, which improves upon the earlier additive approximation. Finally, we design a $(3+\epsilon)$-approximation that takes $\tilde{O}(\frac{nd}{\epsilon})$ time, where $d\ge 1$ is an upper bound on the sought distance. As for RNA folding, for any $s\ge1$, we design a factor-$s$ approximation algorithm that runs in $O(n+(\frac{n}{s})^3)$ time. To the best of our knowledge, this is the first nontrivial approximation algorithm for RNA Folding that can go below the $n^2$ barrier. All our algorithms are combinatorial.


翻译:Dyck 语言, 包括一个非常平衡的括号序列, 是最基本的不使用上下文的语言之一 。 Dyck 编辑的距离數量( 字符插入、 删除和替代) 使给定的括号序列平衡。 RNA 折叠包含一个类似的问题, 关闭的括号可以匹配相同类型的开关括号 。 例如, 在 RNA Folding 中, $\ t{ ( ) 和 $\ t} (} 美元) 是有效的匹配, 而 Dyc 版本只能让 美元( t} ) 作为匹配。 使用快速矩阵倍增量, 有可能在时间 $ (n\ 2. 824} 美元) 中拼凑这两个问题的确切解决方案。 而调色调算的算法会更可取, 而对于Boolean 矩阵的倍增倍化, 两种问题在我们自然中的快速近近近端算算算法中, 在 $\\\ 美元 时间值内, 美元=xxx clodeal deal a time) a time timexxxxxxxxx a timexxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】开放数据结构,Open Data Structures,337页pdf
专知会员服务
16+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
车辆目标检测
数据挖掘入门与实战
30+阅读 · 2018年3月30日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】开放数据结构,Open Data Structures,337页pdf
专知会员服务
16+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
车辆目标检测
数据挖掘入门与实战
30+阅读 · 2018年3月30日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员