Вычисление расстояния Громова—Хаусдорфа для метрических деревьев

Computing the Gromov-Hausdorff Distance for Metric Trees
Pankaj K. Agarwal, Kyle Fox, Abhinandan Nath, Anastasios Sidiropoulos, Yusu Wang
2018-04-16

расстояние Громова—ХаусдорфаNP-трудностьаппроксимационный алгоритмгеодезические метрикиметрические деревья
Расстояние Громова—Хаусдорфа (GH) является естественным способом измерения расстояния между двумя метрическими пространствами. Мы доказываем, что аппроксимация расстояния GH для геодезических метрик на паре деревьев с коэффициентом, меньшим 3, является NP-трудной задачей. В дополнение к этому результату мы предлагаем полиномиальный алгоритм аппроксимации с коэффициентом O(min(n, √(rn))) для вычисления расстояния GH между парой метрических деревьев, где r — отношение длины самого длинного ребра в обоих деревьях к длине самого короткого ребра. Для метрических деревьев с рёбрами единичной длины это даёт алгоритм аппроксимации с коэффициентом O(√n).
1
Предложен полиномиальный алгоритм с приближением O(min(n, √(rn))) для вычисления расстояния Громова–Хаусдорфа между метрическими деревьями.
2
Приближение расстояния Громова–Хаусдорфа с коэффициентом лучше 3 является NP-трудной задачей для геодезических метрик на парах деревьев.
3
Для метрических деревьев с рёбрами единичной длины алгоритм обеспечивает приближение O(√n).
4
Коэффициент приближения зависит от n и отношения r длины самого длинного ребра к длине самого короткого ребра в обоих деревьях.

пара метрических деревьев

вычислительная сложность и приближённое вычисление расстояния Громова—Хаусдорфа между метрическими деревьями

Publication Details
Publication Date
2018-04-16
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Pankaj K. Agarwal
Kyle Fox
Abhinandan Nath
Anastasios Sidiropoulos
Yusu Wang
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%