2 research outputs found

    A simple method for measuring the bilateral symmetry of leaves

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    Many plant leaves exhibit bilateral symmetry, but such symmetry has rarely been measuredbecause of the lack of practical methods. We propose a simple method for achieving the above objective. A leaf is divided into left and right sides, and several equally-sized strips are generated to intersect each side of that leaf to generate pairwise left and right sub-regions. A standardized index (SI) for measuring bilateral symmetry is built based on the left–right areal differences of those sub-regions. The leaves of 10 species of plants were sampled for testing the method’s validity. Based on the experimental data, we compared the root-mean-squared error (RMSE), SI, and areal ratio (AR) of the left side to the right side of the leaf. The SI measures the bilateral symmetry of plant leaves well, and it is better than the RMSE and AR for eliminating the effect of leaf size on the goodness of fit. The SI proposed here is the best indicator for evaluating the degree of bilateral symmetry and can be potentially used for comparing the difference in the bilateral symmetry of leaves of different plants

    Impact of Symmetries in Graph Clustering

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    Diese Dissertation beschĂ€ftigt sich mit der durch die Automorphismusgruppe definierten Symmetrie von Graphen und wie sich diese auf eine Knotenpartition, als Ergebnis von Graphenclustering, auswirkt. Durch eine Analyse von nahezu 1700 Graphen aus verschiedenen Anwendungsbereichen kann gezeigt werden, dass mehr als 70 % dieser Graphen Symmetrien enthalten. Dies bildet einen Gegensatz zum kombinatorischen Beweis, der besagt, dass die Wahrscheinlichkeit eines zufĂ€lligen Graphen symmetrisch zu sein bei zunehmender GrĂ¶ĂŸe gegen Null geht. Das Ergebnis rechtfertigt damit die Wichtigkeit weiterer Untersuchungen, die auf mögliche Auswirkungen der Symmetrie eingehen. Bei der Analyse werden sowohl sehr kleine Graphen (10 000 000 Knoten/>25 000 000 Kanten) berĂŒcksichtigt. Weiterhin wird ein theoretisches Rahmenwerk geschaffen, das zum einen die detaillierte Quantifizierung von Graphensymmetrie erlaubt und zum anderen StabilitĂ€t von Knotenpartitionen hinsichtlich dieser Symmetrie formalisiert. Eine Partition der Knotenmenge, die durch die Aufteilung in disjunkte Teilmengen definiert ist, wird dann als stabil angesehen, wenn keine Knoten symmetriebedingt von der einen in die andere Teilmenge abgebildet werden und dadurch die Partition verĂ€ndert wird. Zudem wird definiert, wie eine mögliche Zerlegbarkeit der Automorphismusgruppe in unabhĂ€ngige Untergruppen als lokale Symmetrie interpretiert werden kann, die dann nur Auswirkungen auf einen bestimmten Bereich des Graphen hat. Um die Auswirkungen der Symmetrie auf den gesamten Graphen und auf Partitionen zu quantifizieren, wird außerdem eine Entropiedefinition prĂ€sentiert, die sich an der Analyse dynamischer Systeme orientiert. Alle Definitionen sind allgemein und können daher fĂŒr beliebige Graphen angewandt werden. Teilweise ist sogar eine Anwendbarkeit fĂŒr beliebige Clusteranalysen gegeben, solange deren Ergebnis in einer Partition resultiert und sich eine Symmetrierelation auf den Datenpunkten als Permutationsgruppe angeben lĂ€sst. Um nun die tatsĂ€chliche Auswirkung von Symmetrie auf Graphenclustering zu untersuchen wird eine zweite Analyse durchgefĂŒhrt. Diese kommt zum Ergebnis, dass von 629 untersuchten symmetrischen Graphen 72 eine instabile Partition haben. FĂŒr die Analyse werden die Definitionen des theoretischen Rahmenwerks verwendet. Es wird außerdem festgestellt, dass die LokalitĂ€t der Symmetrie eines Graphen maßgeblich beeinflusst, ob dessen Partition stabil ist oder nicht. Eine hohe LokalitĂ€t resultiert meist in einer stabilen Partition und eine stabile Partition impliziert meist eine hohe LokalitĂ€t. Bevor die obigen Ergebnisse beschrieben und definiert werden, wird eine umfassende EinfĂŒhrung in die verschiedenen benötigten Grundlagen gegeben. Diese umfasst die formalen Definitionen von Graphen und statistischen Graphmodellen, Partitionen, endlichen Permutationsgruppen, Graphenclustering und Algorithmen dafĂŒr, sowie von Entropie. Ein separates Kapitel widmet sich ausfĂŒhrlich der Graphensymmetrie, die durch eine endliche Permutationsgruppe, der Automorphismusgruppe, beschrieben wird. Außerdem werden Algorithmen vorgestellt, die die Symmetrie von Graphen ermitteln können und, teilweise, auch das damit eng verwandte Graphisomorphie Problem lösen. Am Beispiel von Graphenclustering gibt die Dissertation damit Einblicke in mögliche Auswirkungen von Symmetrie in der Datenanalyse, die so in der Literatur bisher wenig bis keine Beachtung fanden
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