Nathan Willey 在 arXiv 上发表的一篇新预印本介绍了在轨道空间中计算 Fréchet 均值的方法,解决了该问题的 NP-hard 性质。该研究提出了受群同步启发的谱松弛和半定松弛,并使用成对对齐来认证全局最优性。该工作还详细介绍了一种能够超越此条件的半定证书,并展示了其在高噪声高斯数据场景中的成功,尽管在此类场景中对齐会失效。数值实验展示了这些技术在各种应用中的有效性,包括对选区计划集合和时间序列聚类进行摘要。 AI
影响 引入了可能在聚类和优化等领域推动人工智能研究的新颖数学技术。
排序理由 该条目是一篇 arXiv 预印本,详细介绍了一种新的数学方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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