completely monotone outer approximations
play

Completely monotone outer approximations of lower probabilities on - PowerPoint PPT Presentation

Completely monotone outer approximations of lower probabilities on finite possibility spaces Erik Quaeghebeur SYSTeMS Research Group Ghent University Belgium { a , b , c , d } { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } { a , b } {


  1. Completely monotone outer approximations of lower probabilities on finite possibility spaces Erik Quaeghebeur SYSTeMS Research Group Ghent University Belgium

  2. { a , b , c , d } { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } { a } { a } { b } { b } { c } { c } { d } { d } 0 /

  3. { a , b , c , d } P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 5 5 1 1 8 8 2 2 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 3 3 3 1 1 2 8 8 8 4 4 { a } { a } { b } { b } { c } { c } { d } { d } 1 1 1 1 8 8 8 8 0 / 0

  4. { a , b , c , d } P = 1 2 · P + 1 2 · R 1 1 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 5 3 1 5 3 1 1 3 1 1 3 1 8 4 2 8 4 2 2 4 4 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 3 1 1 3 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 0 2 0 2 2 2 8 2 4 8 2 4 8 2 4 4 4 { a } { a } { b } { b } { c } { c } { d } { d } 1 1 1 1 1 1 1 1 4 0 4 0 4 0 4 0 8 8 8 8 0 / 0 0 0

  5. { a , b , c , d } P = 1 2 · P + 1 E P = 1 2 · E p + 1 2 · R 2 · E R 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 0 0 2 4 4 4 { a } { a } { b } { b } { c } { c } { d } { d } 1 1 1 1 4 4 4 4 linear–imprecise decomposition

  6. { a , b , c , d } P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 0 0 2 4 4 4 { a } { b } { c } { d }

  7. { a , b , c , d } P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 0 0 2 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive µ A = PA − ∑ B ⊂ A µ B M¨ obius transform

  8. { a , b , c , d } µ P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 0 0 2 2 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive µ A = PA − ∑ B ⊂ A µ B M¨ obius transform

  9. { a , b , c , d } µ P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive µ A = PA − ∑ B ⊂ A µ B M¨ obius transform

  10. { a , b , c , d } µ P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive µ A = PA − ∑ B ⊂ A µ B M¨ obius transform

  11. { a , b , c , d } µ P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 1 1 1 1 2 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive µ A = PA − ∑ B ⊂ A µ B M¨ obius transform

  12. { a , b , c , d } µ P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 1 − 1 1 − 1 1 1 0 2 2 4 2 4 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive µ A = PA − ∑ B ⊂ A µ B M¨ obius transform

  13. { a , b , c , d } µ P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 1 − 1 1 − 1 1 1 0 2 2 4 2 4 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive µ A = PA − ∑ B ⊂ A µ B M¨ obius transform

  14. { a , b , c , d } µ P 3 1 4 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 1 − 1 1 − 1 1 1 0 2 2 4 2 4 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive µ A = PA − ∑ B ⊂ A µ B M¨ obius transform

  15. { a , b , c , d } µ P 3 1 4 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 1 − 1 1 − 1 1 1 0 2 2 4 2 4 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive µ A = PA − ∑ B ⊂ A µ B M¨ obius transform PA = ∑ B ⊆ A µ B M¨ obius inverse

  16. { a , b , c , d } P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 0 0 2 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Iterative Rescaling Method

  17. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 1 1 1 1 2 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 { a } { b } { c } { d } Recursive Iterative Rescaling Method M¨ obius transform

  18. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 2 + 1 1 1 1 1 2 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 2 − 1 1 1 4 − 1 1 1 1 1 4 − 1 1 0 0 0 0 4 2 8 4 4 4 8 4 { a } { b } { c } { d } Rescale Iterative Rescaling Method when negative

  19. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 0 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 4 2 8 4 4 4 8 4 { a } { b } { c } { d } Iterative Rescaling Method

  20. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 − 1 1 1 0 0 2 2 8 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 4 2 8 4 4 4 8 4 { a } { b } { c } { d } Recursive Iterative Rescaling Method M¨ obius transform

  21. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 − 1 8 + 1 1 1 0 0 2 2 8 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 8 − 1 1 1 4 − 1 1 1 1 0 − 0 0 0 0 4 2 24 4 12 4 8 4 { a } { b } { c } { d } Rescale Iterative Rescaling Method when negative

  22. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 0 0 0 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 4 2 12 4 6 4 8 4 { a } { b } { c } { d } Iterative Rescaling Method

  23. { a , b , c , d } P ν 1 1 4 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 1 0 0 0 2 2 4 8 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 4 2 12 4 6 4 8 4 { a } { b } { c } { d } Recursive Iterative Rescaling Method M¨ obius transform

  24. { a , b , c , d } P P IRM 1 1 1 4 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 11 / 12 5 / 6 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 2 2 2 2 4 4 8 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 / 2 1 / 3 2 / 3 1 / 2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 4 2 2 12 4 4 6 4 4 8 4 4 { a } { b } { c } { d } Iterative Rescaling Method P IRM A = ∑ B ⊆ A ν B M¨ obius inverse

  25. { a , b , c , d } P 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 0 0 2 4 4 4 Minimal { a } { b } { c } { d } Iterative Rescaling Method

  26. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } 1 1 1 1 2 2 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 Minimal { a } { b } { c } { d } M¨ obius transform Iterative Rescaling Method per cardinality

  27. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 1 − 1 1 − 1 1 1 0 2 2 4 2 4 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 2 4 4 4 4 4 4 Minimal { a } { b } { c } { d } M¨ obius transform Iterative Rescaling Method per cardinality

  28. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 1 − 1 1 − 1 1 1 0 2 2 4 2 4 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 1 2 − 1 1 1 4 − 1 1 1 1 4 − 1 1 1 0 0 0 0 4 2 8 4 4 4 8 4 Minimal { a } { b } { c } { d } Rescale Iterative Rescaling Method when negative

  29. { a , b , c , d } P ν 1 { a , b , c } { a , b , d } { a , c , d } { b , c , d } − 1 1 − 1 1 − 1 1 1 0 2 2 4 2 4 4 4 { a , b } { a , c } { a , d } { b , c } { b , d } { c , d } 2 − 1 1 1 4 − 1 1 1 4 − 1 1 1 1 4 − 1 1 0 − 0 0 0 0 6 2 8 4 12 4 8 4 Minimal { a } { b } { c } { d } Iterative Rescaling Method Rescale minimally when negative

Download Presentation
Download Policy: The content available on the website is offered to you 'AS IS' for your personal information and use only. It cannot be commercialized, licensed, or distributed on other websites without prior consent from the author. To download a presentation, simply click this link. If you encounter any difficulties during the download process, it's possible that the publisher has removed the file from their server.

Recommend


More recommend