Využití Hilbertovy báze k ověření shodnosti strukturálních a kombinatorických imsetů Petr Šimeček(MFF UK) Milan Studený(ÚTIA AV ČR)

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
Advertisements

Rovnice s absolutními hodnotami
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
Lineární funkce a její vlastnosti
A5M33IZS – Informační a znalostní systémy Datová analýza I.
Základy informatiky přednášky Kódování.
Škola:Gymnázium Václava Hlavatého, Louny, Poděbradova 661, příspěvková organizace Číslo projektu:CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu:Inovace výuky Číslo.
Lineární algebra.
Úvod do Teorie množin.
Teorie pravděpodobnosti
Použití derivací. a f(a) T t 1) Tečna ke grafu funkce
Základní číselné množiny
Optimalizační úlohy i pro nadané žáky základních škol
Náhodná veličina.
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti
25. října 2004Statistika (D360P03Z) 4. předn.1 Statistika (D360P03Z) akademický rok 2004/2005 doc. RNDr. Karel Zvára, CSc. KPMS MFF UK
Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
SWI072 Algoritmy komprese dat1 Algoritmy komprese dat Teorie informace.
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
STANOVENÍ NEJISTOT PŘI VÝPOŠTU KONTAMINACE ZASAŽENÉHO ÚZEMÍ
ORIENTOVANÉ GRAFY V této části se seznámíme s následujícími pojmy:
Formulace a vlastnosti úloh lineárního programování
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
V matematice existují i seskupení objektů, které nejsou množinami.
Škola:Gymnázium Václava Hlavatého, Louny, Poděbradova 661, příspěvková organizace Číslo projektu:CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu:Inovace výuky Číslo.
1. Derivace Derivace je míra rychlosti změny funkce.
POČET PRAVDĚPODOBNOSTI
Moderních digitální bezdrátové komunikace
9.přednáška vyšetřování průběhu funkce
Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny
PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA Úvod, kombinatorika
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Šablona:III/2č. materiálu:VY_32_INOVACE_87.
SIGNÁLY A SOUSTAVY V MATEMATICKÉ BIOLOGII
Relace, operace, struktury
Škola:Gymnázium Václava Hlavatého, Louny, Poděbradova 661, příspěvková organizace Číslo projektu:CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu:Inovace výuky Číslo.
Základy zpracování geologických dat
Množiny.
Komplexní čísla - 3  Zobrazení komplexních čísel  Základní pojmy VY_32_INOVACE_20-03.
Vektorové prostory.
II. Analýza poptávky Přehled témat
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Náhodný vektor Litschmannová, 2007.
Normální rozdělení a ověření normality dat
Matice přechodu.
Metody sociálního výzkumu 5. blok Denní studium LS 2007/
(Popis náhodné veličiny)
Dva vybrané problémy z oblasti struktur podmíněné nezávislosti Petr Šimeček(MFF UK) Milan Studený(ÚTIA AV ČR)
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
FUNKCE 2. Pojem funkce – příklady Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Jitka Kusendová. Dostupné z
Náhodná veličina. Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
Určitý integrál Základy infinitezimálního počtu. Určitý integrál a=x 0 x1x1 x2x2 x3x3 x4x4 x 5 = b m5m5 m3m3 m2m2 m1m1 m4=m4=
REPREZENTACE 3D SCÉNY JANA ŠTANCLOVÁ Obrázky (popř. slajdy) převzaty od RNDr. Josef Pelikán, CSc., KSVI MFF UK.
Hynek Jemelík Gymnázium, Brno, tř. Kpt. Jaroše 14.
Funkce. Funkce - definice Funkce je zobrazení, které každému číslu z podmnožiny množiny reálných čísel R přiřazuje právě jedno reálné číslo. Funkci značíme.
Funkce Lineární funkce a její vlastnosti 2. Funkce − definice Funkce je předpis, který každému číslu z definičního oboru, který je podmnožinou množiny.
Lineární funkce Rozdělení lineárních funkcí Popis jednotlivých funkcí.
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
Funkce Funkce je zobrazení z jedné číselné množiny do druhé, nejčastěji Buď A a B množiny, f zobrazení. Potom definiční obor a obor hodnot nazveme množiny:
Definiční obor a obor hodnot
MATEMATIKA Obsah přednášky. Opakování, motivační příklady Funkce.
MATEMATIKA Obsah přednášky. Opakování, motivační příklady Funkce.
ČÍSLO PROJEKTU ČÍSLO MATERIÁLU NÁZEV ŠKOLY AUTOR TÉMATICKÝ CELEK
Lineární funkce a její vlastnosti
Grafy kvadratických funkcí
Definiční obory. Množiny řešení. Intervaly.
Grafy kvadratických funkcí
Transkript prezentace:

Využití Hilbertovy báze k ověření shodnosti strukturálních a kombinatorických imsetů Petr Šimeček(MFF UK) Milan Studený(ÚTIA AV ČR)

Motivace – podmíněná nezávislost  Nepodmíněná nezávislost: Diskrétní n.v. Spojité n.v.  Podmíněná nezávislost: Diskrétní n.v. Spojité n.v.

Motivace – podmíněná nezávislost N náhodných veličin X 1, X 2, …, X N a nějaké jejich rozdělení P Seznam všech podmíněných i nepodmíněných nezávislostí mezi nimi

Popis PN pomocí seznamu  Seznam musí splňovat určitá pravidla, např.  Tudíž je zbytečné skladovat v paměti celý seznam!  Neexistuje konečný počet pravidel schopný rozhodnout, zda něco je či není seznam.  Seznam je nepřehledný.

Popis PN pomocí grafů X1 X2 X3 X4X5 X6 X1X1 X3X3 X2X2 X4X4

Popis PN pomocí grafů  Výhody: Názornost, čitelné i pro laika Každý graf je pravděpodobnostně reprezentovatelný (dokonce diskrétní n.v.)  Nevýhody: Ne každé rozdělení je reprezentovatelné pomocí grafů (početní argument)

Popis PN pomocí imsetů Seznam PN popíšeme pomocí zobrazení z P({1,2,…,N}) do Z Př. pro N=3 (3 náhodné veličiny) {}{1}{2}{3}{1,2}{1,3}{2,3}{1,2,3}

Popis PN pomocí imsetů  Nevýhody: Méně intuitivní, těžší vyčíst nezávislosti Ne každý imset je reprezentovatelný Vyšší paměťová náročnost (oproti grafu)  Výhody: Libovolný seznam PN reprezentovatelný imsetem Méně paměťově náročné než seznam PN Grafovou reprezentaci lze na imsety snadno převést

Semielementární imsety A,B,C disjunktní podmnožiny {1,…,N}: Semielementárním imsetem rozumíme zobrazení, jež přiřadí 1 množinám a -1 množinám a a nulu ostatním prvkům z potenční množiny

Semielementární imsety Příklad: N=3, s.e. imset Odpovídající nezávislosti {}{1}{2}{3}{1,2}{1,3}{2,3}{1,2,3}

Elementární imsety E N Elementárním imsetem rozumíme zobrazení, jež přiřadí 1 množinám a -1 množinám a a nulu ostatním prvkům z potenční množiny, přičemž {i},{j} a C jsou disjunktní podmnožiny množiny {1,…,N}.

Příklad - E 3 {}{1}{2}{3}{1,2}{1,3}{2,3}{1,2,3}

Kombinatorické imsety C N Kombinatorickým imsetem nazveme každou nezápornou celočíselnou kombinaci elementárních imsetů. {}{1}{2}{3}{1,2}{1,3}{2,3}{1,2,3}

Strukturální imsety S N Strukturálním imsetem nazveme každou nezápornou reálnou kombinaci elementárních imsetů, jež je imsetem. Zjevně každý kombinatorický imset je i strukturálním imsetem neboli

Platí C N = S N ??? Existuje strukturální imset, který by nebyl kombinatorický? Otázku zodpovíme pro N<5, pro jiná N zatím není známa. Tato otázka je klíčovým problémem reprezentace pomocí imsetů.

Příklad na to, že by nemuselo E’ = {[1,2],[2,1]} nezáporná reálná kombinace (S) 1/3*[1,2] + 1/3*[2,1] = [1,1] ovšem [1,1] zjevně nelze získat jako nezápornou celočíselnou kombinaci (C)

Stupeň imsetu Stupeň imsetu je součtem koeficientů v kombinaci elementárních imsetů: Př.:u = 1*e 1 + 2*e 2 + 0,5*e 3 deg(u) = 3,5 Platí:

Postup ověření: Konvexní kužel generovaný E N lze popsat jako průnik jistých poloprostorů, které pro N<6 spočteme Fourier-Motzkinovou eleminací. Imsety S N jsou celočíselnými body v tomto kuželu. Stačí je tedy (po jednotlivých stupních) projít a ujistit se, že všechny jsou součtem imsetu stupně o 1 nižšího a elementárního imsetu.

Trik – celočíselná Hilbertova báze Důkaz v [Schrivjer] nám zaručuje, že pokud nějaký imset v S N - C N existuje, potom alespoň jeden takovýto leží v mnohostěnu:

Výsledky  N=3 Bez problémů v několika sekundách ověříme, že C 3 = S 3  N=4 Je potřeba využít dalších vlastností strukturálních imsetů, opět C 4 = S 4  N=5 Víme pouze to, že pokud existuje prvek Hilbertovy báze mimo E 5, pak je jeho stupeň alespoň 5

Literatura:  Studený M. (2001): On the mathematical description of probabilistic conditional independence structures, doktorská práce, ÚTIA AV ČR.  Studený M. (2004): On Probabilistic Independence Structures, Springer.  Studený, Bouckhaert, Kočka (2000): Extreme Supermodular Set Functions, výzkumná zpráva, UTIA AV ČR.  Schrijver A. (1998): Theory of Linear and Integral Programming, John Wiley.