Średnie osadzenia zniekształceń

11

Rozważmy dwie przestrzenie metrycznych i ( Y , F ) i z obszaru wstawiania ľ : X Y . Tradycyjne osadzanie przestrzeni metrycznej mierzy jakość μ jako najgorszy stosunek pierwotnej odległości do odległości końcowej: ρ = max p , q X { d ( x , y )(X,d)(Y,f)μ:XYμ

ρ=maxp,qX{d(x,y)f(μ(x),μ(y)),f(μ(x),μ(y))d(x,y)}

Istnieją jednak inne miary jakości: Dhamdhere i wsp. Badają „średnie” zniekształcenie:

σ=d(x,y)f(μ(x),μ(y)).

Jednak miarą, która mnie tutaj interesuje, jest metoda stosowana przez metody podobne do MDS, która analizuje średni błąd addytywności :

ε2=|d(x,y)f(μ(x),μ(y))|2

Chociaż metody podobne do MDS są szeroko badane poza społecznością teorii CS, jestem świadomy tylko jednego artykułu ( autorstwa Dhamdhere i in. ), Który analizuje optymalizację w ramach tej miary, a także w odniesieniu do ograniczonego problemu osadzania na linii ( ) (uwaga dodatkowa: praca dyplomowa MS Tasos Sidiropoulos z 2005 r. ma ładny przegląd wcześniejszych prac)Y=R

Czy są jakieś najnowsze prace, które ludzie są świadomi w związku z rygorystyczną analizą jakości pod tym pojęciem błędu? Chociaż problemy te są na ogół trudne dla NP, bardziej interesują mnie przybliżenia dowolnego rodzaju.

Suresh Venkat
źródło

Odpowiedzi:

3

ϵ2

O(1)Ω(k)ϵ2k

logc(n)

Moritz
źródło
to dobra sugestia. Zdecydowanie przyjrzę się metrykalnemu etykietowaniu. Wiadomo, że nawet osadzenie na linii jest trudne w SNP, ale byłoby interesujące (choć rozczarowujące), aby zobaczyć lepsze wyniki.
Suresh Venkat,
2

ϵ2(ρ1)d(x,y)2f(μ(x),μ(y))d(x,y)x,y

2

aditya
źródło
Słuszna uwaga. Zmieniłem odpowiedź.
Moritz
ϵ
S:=d(x,y)212ϵ2o(S)(1+o(1))x,y. Czy możemy uzyskać takie osadzenie, powiedzmy (const stop) ekspanderów? (lub udowodnić, że nie jest to możliwe?)
aditya