I detta papper konstruerar vi multimodal spektral geometri genom att hitta ett par av de närmaste pendlingsoperatörerna (CCO) till ett givet par Laplacians. CCOs är gemensamt diagonalisable och har därför samma eigenbasis. Vår konstruktion utökar naturligt klassiska dataanalysverktyg baserade på spektral geometri, såsom diffusionskartor och spektralkluster. Vi tillhandahåller flera syntetiska och verkliga exempel på tillämpningar inom dimensionalitetsreduktion, formanalys och klusterbildning, vilket visar att vår metod bättre fångar upp den inbyggda strukturen hos multimodala data.
I REF har författarna föreslagit att hitta paret av de närmast pendlande operatörerna till ett givet par graf Laplacian matriser, som utgör en pendlande matris par, och därmed har samma eigenbaser.
Making Laplacians commute
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}