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“如果我们的嵌入映射f:v→m把图的节点映射到齐性空间m中,那么节点间的相似性就可以用m上的距离来度量。”
“而这个距离在g作用下是不变的,如果两个嵌入向量相差一个群元素的作用,它们代表的节点应该具有相同的结构角色。”
实验室里很安静,只有肖宿的笔划过白板的声音。
几个博士生努力跟上,黄伟良偶尔点头,李雨薇皱著眉头,显然有些地方还没完全理解。
“但实际问题中,对称性不是完全的。”
赵明远指出,“社交网络中的关係不是完全对称的。”
“所以要用『软作用。”
肖宿说,“允许群作用有误差。
我们可以定义一个损失函数,包含两部分:一部分度量嵌入在齐性空间上的擬合优度,另一部分度量对称性破缺的程度。”
他写下了一个优化问题:
min_{f:v→m,g∈g}Σ_{v∈v}d(f(v),g·f(π(v)))2+λ·Σ_{(u,v)∈e}|d(f(u),f(v))-w(u,v)|
其中d是齐性空间上的距离,π是某个节点映射,w是边的权重,λ是正则化参数。
“这个优化问题可以用交替叠代法求解。”
肖宿说,“固定f优化g,固定g优化f。
每一步都是凸优化或者有闭式解。”
当肖宿放下笔时,一套完整的理论框架已经呈现在白板上。
从李群和齐性空间的定义,到嵌入模型的构建,到优化算法的设计,再到理论性质的分析。
实验室里沉默了几秒,然后爆发出低声的议论。
“这框架……太完整了。”
黄伟良喃喃道,“从数学基础到算法实现,一气呵成。”
“我需要时间消化。”
李雨薇诚实地说,“李群作用、齐性空间、软对称性……这些概念我得回去查资料。”
赵明远则更务实:“现在需要验证。
肖宿,你估计实现这个算法需要多少行代码?”
肖宿想了想。
“核心算法大概五百行。
但需要一些李群运算的库,指数映射、对数映射、测地线计算这些。”
“我们有现成的。”
赵明远说,“实验室之前做过一些流形优化的项目,积累了不少代码。
我马上组织人开始实现。”
接下来的两个小时,实验室进入了高效的工作状態。
赵明远分配任务,黄伟良负责实现李群运算的核心模块,李雨薇负责编写优化算法,另外两个博士生负责准备测试数据和设计实验。
肖宿则坐在白板前,隨时解答问题,或者补充一些数学细节。
键盘敲击声密集而规律,像是一场数字世界的交响乐。
肖宿看著实验室里忙碌的眾人,突然有一种陌生的感觉。
他不再是独自思考,而是成为了一个团队的一部分。
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