Quadratic pseudo-Boolean optimisation: differenze tra le versioni
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'''Quadratic pseudo-Boolean optimisation''' ('''QPBO''') è un metodo di [[ottimizzazione (matematica)|ottimizzazione]] discreta di [[funzione pseudo-booleana|funzioni pseudo-booleane]] quadratiche non [[
:<math> f(\mathbf{x}) = w_0 + \sum_{p \in V} w_p(x_p) + \sum_{(p, q) \in E} w_{pq}(x_p, x_q) </math>
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== Ottimizzazione di funzioni non submodulari ==
Se i coefficienti <math>w_{pq}</math> dei termini quadratici soddifano la condizione di submodularità
:<math> w_{pq}(0, 0) + w_{pq}(1, 1) \le w_{pq}(0, 1) + w_{pq}(1, 0) </math>
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* ''Ottimalità parziale'': se <math>f</math> è submodulare, QPBO calcola il minimo globale esatto in maniera equivalente a graph cut e tutte le variabili nella soluzione assumono un valore non indefinito, mentre se la condizione di submodularità non è soddisfatta il risultato sarà una soluzione parziale <math>\mathbf{x}</math> nella quale solo per un sottinsieme <math>\hat{V} \subseteq V</math> delle variabili assume un valore non indefinito. Tale soluzione parziale è sempre parte di una soluzione ottimale, ovvero esiste un punto di minimo globale <math>\mathbf{x^*}</math> di <math>f</math> tale che <math>x_i = x_i^*</math> per ogni <math>i \in \hat{V}</math>.
* ''Persistenza'': dati una soluzione <math>\mathbf{x}</math> prodotta da QPBO e un qualsiasi assegnamento di valori <math>\mathbf{y}</math> alle variabili del problema, se si costruisce una nuova soluzione <math>\hat{\mathbf{y}}</math> sostituendo <math>y_i</math> con <math>x_i</math> per ogni <math>i \in \hat{V}</math>, si ha <math>f(\hat{\mathbf{y}}) \le f(\mathbf{y})</math>.<ref name="review" />
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* {{cita conferenza|autore1=Alexander Fix|autore2=Aritanan Gruber|autore3=Endre Boros|autore4=Ramin Zabih|rivista=A graph cut algorithm for higher-order Markov random fields|conferenza=IEEE International Conference on Computer Vision|anno=2011|pp=1020–1027|cid=fix}}
* {{cita conferenza|autore=Hiroshi Ishikawa|titolo=Higher-Order Clique Reduction Without Auxiliary Variables|conferenza=IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition|anno=2014|editore=IEEE|pp=1362-1269|cid=elc}}
* {{cita pubblicazione|autore1=Vladimir Kolmogorov|autore2=Carsten Rother|titolo=Minimizing Nonsubmodular Functions: A Review|rivista=IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence|
* {{cita conferenza|autore1=Carsten Rother, Vladimir Kolmogorov, Victor Lempitsky, Martin Szummer|titolo=Optimizing binary MRFs via extended roof duality|conferenza=IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition|pp=1–8|anno=2007|cid=rother}}
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