Ising图模型概率推理的计算复杂性

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:w02114119
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
图模型概率推理的主要任务是通过对联合概率分布进行变量求和来计算配分函数、变量边缘概率分布、条件概率分布等。图模型概率推理计算复杂性及近似概率推理的计算复杂性是一重要的理论问题,也是设计概率推理算法和近似概率推理算法的理论基础。研究了Ising图模型概率推理的计算复杂性,包括概率推理的难解性及不可近似性。具体地,通过构建#2SAT问题到Ising图模型概率推理问题的多项式时间计数归约,证明在一般Ising图模型上计算配分函数、变量边缘概率分布、条件概率分布的概率推理问题是#P难的,同时证明Ising图模型近
其他文献
针对当前液位测量监测系统中存在的多种问题,设计了一种高精度的智能磁致伸缩液位测量仪。系统采用ARM Cortex—M4系列的EK—TM4C1294NCPDTI芯片作为核心控制处理器,包含电源
提出了一种基于似物性判定理论的单图像视觉目标检测算法。在组合几何学的引导下遴选候选图像窗口;应用创新提出的基于图像分割的结构化特征结合支持向量机对候选窗口的似物性进行评分;根据评分对候选窗口进行排序遴选。在PASCAL VOC2007数据集上进行了定量验证,结果表明:当候选集容量为1 000时,算法可达到96.1%的召回率。检测性能优于目标识别领域的4种经典算法。