Relating interleaving and Fréchet distances via ordered merge trees
Notice bibliographique
Résumé
Merge trees are a common topological descriptor for data with a hierarchical component, such as terrains and scalar fields. The interleaving distance, in turn, is a common distance for comparing merge trees. However, the interleaving distance for merge trees is solely based on the hierarchical structure, and disregards any other geometrical or topological properties that might be present in the underlying data. Furthermore, the interleaving distance is NP-hard to compute. In this paper, we introduce a form of ordered merge trees that can capture intrinsic order present in the data. We further define a natural variant of the interleaving distance, the monotone interleaving distance, which is an order-preserving distance for ordered merge trees. Analogously to the regular interleaving distance for merge trees, we show that the monotone variant has three equivalent definitions in terms of two maps, a single map, or a labelling. Furthermore, we establish a connection between the monotone interleaving distance of ordered merge trees and the Fréchet distance of 1D curves. As a result, the monotone interleaving distance between two ordered merge trees can be computed exactly in near-quadratic time in their complexity. The connection between the monotone interleaving distance and the Fréchet distance builds a new bridge between the fields of topological data analysis, where interleaving distances are a common tool, and computational geometry, where Fréchet distances are studied extensively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».