A matching is compatible to two or more labeled point sets of size $n$ with labels $\{1,\dots,n\}$ if its straight-line drawing on each of these point sets is crossing-free. We study the maximum number of edges in a matching compatible to two or more labeled point sets in general position in the plane. We show that for any two labeled convex sets of $n$ points there exists a compatible matching with $\lfloor \sqrt {2n}\rfloor$ edges. More generally, for any $\ell$ labeled point sets we construct compatible matchings of size $\Omega(n^{1/\ell})$. As a corresponding upper bound, we use probabilistic arguments to show that for any $\ell$ given sets of $n$ points there exists a labeling of each set such that the largest compatible matching has ${\mathcal{O}}(n^{2/({\ell}+1)})$ edges. Finally, we show that $\Theta(\log n)$ copies of any set of $n$ points are necessary and sufficient for the existence of a labeling such that any compatible matching consists only of a single edge.


翻译:匹配与两套或多套标注的大小为$$1,\\ dots,n\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\每个\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\可以\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\可以\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\

0
下载
关闭预览

相关内容

ECCV 2020 五项大奖出炉!普林斯顿邓嘉获最佳论文奖
专知会员服务
13+阅读 · 2020年8月25日
【Google】无监督机器翻译,Unsupervised Machine Translation
专知会员服务
35+阅读 · 2020年3月3日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
使用tinc构建full mesh结构的VPN
运维帮
63+阅读 · 2018年12月1日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年8月28日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月11日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月10日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月10日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月9日
VIP会员
相关主题
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
使用tinc构建full mesh结构的VPN
运维帮
63+阅读 · 2018年12月1日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年8月28日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员