
子模性
This paper uses a new methodology for detecting this problem in this and related problems, exhibiting the property of submodularity.
本文使用了一种新方法来检测此问题以及相关问题,从而展现出“子模性”的性质。
This paper uses a new methodology which improved from normal greed algorithm for detecting this problem in this and related problems, exhibiting the property of submodularity.
用改进贪婪算法来处理这种和类似问题,并阐述了“子模性”的概念。
子模性(submodularity)是数学与优化领域的重要概念,主要描述集合函数在元素增量添加时表现出的边际收益递减特性。这一性质在经济学、机器学习、数据挖掘等领域具有广泛应用,尤其在资源分配、传感器布局和特征选择等场景中起到关键作用。
子模函数的定义为:对于集合函数 ( f: 2^V to mathbb{R} ) 和任意两个子集 ( A subseteq B subseteq V ),以及不属于集合 ( B ) 的元素 ( x in V setminus B ),若满足: $$ f(A cup {x}) - f(A) geq f(B cup {x}) - f(B) $$ 则该函数具有子模性。此不等式表明,向较小集合中添加新元素带来的增益(边际效用)大于或等于向较大集合中添加同一元素带来的增益。
以新闻关键词提取为例,假设已选择关键词集合 ( A = {text{疫情}, text{经济}} ),新增关键词 (text{政策}) 的信息量为10个单位;若更大的集合 ( B = {text{疫情}, text{经济}, text{出口}}) 添加相同关键词时信息量仅增加5个单位,则说明关键词选择函数具有子模性。
次模性(Submodularity)是描述集合函数边际效益递减性质的数学概念,常见于优化、机器学习及经济学等领域。以下是详细解释:
次模性反映了“新增元素的边际收益随集合扩大而减少”的特性。例如,放置天线时,已有覆盖范围越大,新增天线的收益越小。数学上,对于集合函数 ( f:2^N to mathbb{R} ),若满足: $$ f(S cup {x}) - f(S) geq f(T cup {x}) - f(T) quad (forall S subseteq T subseteq N, x otin T) $$ 则称 ( f ) 为次模函数。这意味着向较小集合 ( S ) 添加元素 ( x ) 的增益,大于向较大集合 ( T ) 添加同一元素的增益。
次模性也可通过二阶条件表达:若函数对任意两个不同元素 ( i eq j ),满足: $$ frac{partial f}{partial s_i partial s_j} leq 0 $$ 则具有次模性。这体现了变量间的策略替代性(如企业产量调整导致竞争加剧)。
总结来说,次模性通过数学形式化“物以稀为贵”的直觉,为处理资源分配、策略优化等问题提供了理论工具。
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