Beklenen minimum minimum 2 standartlı dışbükey gövde


23

Dışbükey gövde düşünün K Kalkış ve simetrik merkezli (yani, eğer xK sonra ). Farklı bir dışbükey cisim bulmak istiyorum, öyle ki ve aşağıdaki önlem en aza indirilmiş:xKLKL

f(L)=E(xTx) , ki burada , L'den rasgele eşit olarak seçilen bir noktadırx

Ölçüme sabit faktör yaklaşımı ile iyiyim.

Bazı notlar - kendisinin cevabı olduğu ilk sezgisel tahmin . Örneğin, çok yüksek boyutta ince bir silindir olduğunu düşünün . Sonra alabilirsiniz böyle izin vererek orijinine fazla hacim yakın var.KKLf(L)<f(K)L


Hiçbir şey onun için sorun değil, zor görünüyor. 3B'de bile nasıl çözüleceği belli değil.
Sariel Har-Peled

2d içinde optimal olarak nasıl yapılacağı açık mı? Tabii ki 2d'de sabit bir faktör yaklaşımı ilgi çekici değildir.
Ashwinkumar BV,

Bu bana açık değil. Sabit faktör yaklaşımı, herhangi bir boyutta, şekle elipsoid www.math.sc.edu/~howard/Notes/john.pdf ile yaklaştırılarak açıktır. Sabit, boyuta bağlı olacaktır.
Sariel Har-Peled,

Sabitin boyuta bağlı olmadığı sabit faktör yaklaşımı ile daha çok ilgileniyorum.
Ashwinkumar BV

1
Doğal olarak. Ama geri almama izin verin - elipsoid vakası bile belli değil. Bu soruna saldırmak istiyorsan, araştırılacak ilk sürüm bu olacak. Sezgisel olarak, hangi boyutların göz ardı edileceğine ve hangi boyutların genişletileceğine karar vermelisiniz. Doğal çözüm, elipsoidin başka bir elipsoid ile birleşmesinin dışbükey gövdesi gibi görünmektedir, burada yeni elipsoidin eksenleri bazı parametrelere r ya da diğer elipsoide eşittir.
Sariel Har-Peled

Yanıtlar:


1

ve L' yi her iki elipsoid olarak kısıtlarsak , sorununuz bir SDP ile herhangi bir hassasiyetle çözülebilir. İlk başta sorduğun şeyin bu olmadığını biliyorum, ama bu sınırlı dava için bile bir çözümümüz yok gibi görünüyor ve genel olarak yardımcı olabilir.KL

Diyelim ki giriş elipsoididir ve optimal bir kapalı elipsoidi J bulmak istiyoruz . Doğrusal bir harita F st E = F B 2 ve bir harita G st J = G B 2 var , burada B 2 birim top. Sonra E x J [ x 2 2 ] = 1EJFE=FB2GJ=GB2B2. AyrıcaDJJe, buradaEolanpolar kütleveE. Uygun şekilde,E={x:xTFTFx1}veJ={x:xTGTGx1}ExJ[x22]=1nTr(GTG)EJJEEEE={x:xTFTFx1}J={x:xTGTGx1}. Bu izler (ve bu nedenle D J ) sadece ve sadece G , T , G - K , T K pozitif yarı kesin bir matristir.JEEJGTGFTF

SDP ile tanımlanır: Yani, bir simetrik PSD matrisi verilen , simetrik bir PSD matrisi K st N - M PSD ve bir T R ( K ) en aza indirilir. SDP'nin çözülmesiyle N bulunabilir ve daha sonra bir SVD, J'nin eksenlerini ve eksenlerini verecektir .MNNMTr(N)NJ


0

(Yorumlarda belirtildiği gibi, aşağıdaki yaklaşım işe yaramıyor. Elde edilen nesne dışbükey değil. Yine de en az beklenen mesafeli bir "yıldız şeklindeki" nesneyi karakterize ediyor.)

Bence en uygun nesne bir birleşimi ve orijin merkezli bir top olacak. İşte düşüncelerim. Tanımına göre f ( L ) , f ( L ) ~ S d - 1r L 0 x d ( x d / x d L )Kf(L)RLyüzeyine kökenli olan mesafedirLbelirli bir doğrultuda. Kullandığım~Bazı sabitleri düştü çünkü yerine of =. Şimdi en aza indirmek istiyorumg(L)kısıtlamalar altında burLrKherhangi bir yön boyunca. Uyarı eğerrKbir yönde daha küçük olang(

f(L)Sd10rLxd(xd/xLd)dxrLvol(L)dxdSSd1rL2vol(L)dSSd1rL2dSSd1rLdS=defg(L),
rLLg(L)rLrKrK , sonra biraz daha büyükyapabiliriz, g ( K ) 'yi daha küçükyapmak için ϵ g ( K ) / 2 - r K ile arttırın. Bunun nedeni, numaralandırıcıyı ( r L + ϵ ) 2 - r 2 L = ϵ ( 2 r L + ϵ ) , g ( K ) faktöründen daha azarttırmamızdır.g(K)/2ϵg(K)/2rKg(K)(rL+ϵ)2rL2=ϵ(2rL+ϵ)g(K)paydadaki artış. Bu nedenle, yavaş yavaş "deforme" aklınıza gelebilecek (tekrar tekrar hafifçe nesneyi büyüyerek, ve güncelleme gr ( ) ) onun yapmak gr ( ) değeri daha küçük. Let K * sonunda dışbükey nesne. Daha sonra, üzerindeki herhangi bir noktaya K *K mesafe olan g ( K * ) / 2 , yani kökenli, K * birliği olduğu K ve yarıçap ile bir top gr ( KKg()g()KKKg(K)/2KK .g(K)/2

Gerçekten de, başka bir dışbükey nesnesi olduğunu düşünün ki g ( K ) = g ( K ) . Sonra K *K ' aksi takdirde biz bir kısmını büyüyebilir, çünkü K ' içeride K * yapmaya g ( K ' ) daha küçük. Öte yandan, K 'K * , aksi çünkü aynı fikri, biz bir kısmını küçülten ve K 'K dışında K *Kg(K)=g(K)KKKKg(K)KKKKKyapmak için daha küçük. Yani eşsiz bir optimum çözüm var.g(K)


1
Belki bir şeyleri özlüyorum, ama neden bu şekilde dışa aktarılan nesne dışa aktarılıyor?
mjqxxxx

@mjqxxxx Haklısın. Bunu nasıl özledim ...
user7852

Nasıl aşağıdaki fikri hakkında: yani, bir elipsoid iyi bir dışbükey nesne bazı elipsoidinde yaklaşık olarak hesaplanabilir bilinmektedir vardır öyle E KK EK. Sonraf(EKKdEKf(K) 'yeyaklaşık olarakdileyaklaşır. Kiçerenherhangi birL için,f(dEK)f(K)dLK. Bu yüzden bulabilirse optimum elipsEiçerendEKdELE, ardındanf(E)d2f(L). E'ninnasıl hesaplandığını bilmiyorum. Fakat onun eksenlerinin eksenleriyle aynı hizada olacağını tahmin ediyorum.dEKf(E)d2f(L)Eve tüm özdeğerleridEK Bazı eşiğin altındakiEKeşik değerine yükseltilir. dEK
user7852

Eğer L, dışbükey bir bedenle sınırlı değilse, K ve bir topun birliği olduğunu kabul ediyorum.
Ashwinkumar BV

Elipsoid kullanma fikri size sabit bir faktör vermez. Bu en iyimser anlamda verebilir yaklaşım. Benim düşünceme göre,L'nindışbükey gövdesiuygun yarıçaplı bir top ile sabit bir faktör yaklaşımıdır. Varsayımı nasıl ispatlayacağımı ya da ispatlayacağından emin değilim. dL
Ashwinkumar BV,

0

Aşağıdaki çözüm [kanıtlanması gereken] bu varsayım / varsayıma dayanmaktadır:

Varsayım : dışbükey işlevinin beklentisi üzerine beklentisi arasındaki daha büyük daha küçük olan K ve ilgili beklenti K ' .conv(KK)KK

[Yukarıdakilere yalnızca dışbükey için ihtiyacımız olacak , ancak genel olarak doğru olabilir]K,K

Şimdi herhangi bir setini alın ve R ( K ) 'yi elde ederek, başlangıç ​​noktasına merkezlenmiş bir R dönüşü uygulayın . Eğer sahip olacak f ( K ) = f ( R ( K ) ) , dönme yaprak nedeniyle elemanların uzunluğu K değişmez. Varsayım hakkında haklıysam, f ( conv ( K R ( K ) ) ) f ( K ) . Herhangi bir en uygun L içinKRR(K)f(K)=f(R(K))Kf(conv(KR(K)))f(K)L'i düşünebilirsiniz , burada R tüm dönmelerdeki birliği gösterir ve f ( L ) f ( L ) f ( L ) En uygun L'nin K içeren en küçük küre olarak seçilebileceği görülüyor .L=RR(L)=conv(RR(L))Rf(L)f(L)f(L)LK


It would be sufficient to prove that Econv(A)EA for the expectation of a convex function. That EKKmax{EK,EK} seems easy.
Marco

4
I am not entirely sure I get your answer. But it is definitely not true that L can be chosen to be the smallest sphere containing K. Consider a long thin cylinder in d dimensions of length t. Then any sphere S containing K should have f(S)t. But if you construct L=conv(KU) where U is a sphere or radius roughly c1t/d you get f(L) roughly c2t/d. (where c1,c2 are constants)
Ashwinkumar B V
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.