Algorithms for text processing with errors and Uncertainties (Q84225): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed label, description and/or aliases in de, and other parts: Adding German translations) |
(Changed label, description and/or aliases in nl, and other parts: Adding Dutch translations) |
||||||||||||||
| label / nl | label / nl | ||||||||||||||
Algoritmen voor tekstverwerking met fouten en onzekerheden | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
In patroonmatching is het heel gebruikelijk dat de inputgegevens beschadigd zijn of dat we alleen een onnauwkeurig model van de gegevens hebben. Het project richt zich op het ontwerpen van efficiënte algoritmen voor het matchen van patronen en datastructuren voor het indexeren van gegevens met fouten en onzekerheden. Onze primaire motivatie is moleculaire biologie, waarbij verschillende modellen voor onzekere gegevens worden gebruikt: teksten met wildcards, onbepaalde teksten, gewogen sequenties (d.w.z. matrices van het positiegewicht) en profielen. We beschouwen bij benadering patroon matching onder de Hamming afstand en verschillende soorten geschatte periodiciteiten (quasiperiodiciteiten) in teksten. We streven naar worst-case efficiënte algoritmen; echter, recente studie op het gebied van fijnkorrelige complexiteit suggereert dat voor sommige van de problemen op teksten, de state-of-the-art of zelfs naïeve algoritmen waarschijnlijk optimaal zijn. We streven ook naar experimentele verificatie van onze benaderingen. (Dutch) | |||||||||||||||
| Property / summary: In patroonmatching is het heel gebruikelijk dat de inputgegevens beschadigd zijn of dat we alleen een onnauwkeurig model van de gegevens hebben. Het project richt zich op het ontwerpen van efficiënte algoritmen voor het matchen van patronen en datastructuren voor het indexeren van gegevens met fouten en onzekerheden. Onze primaire motivatie is moleculaire biologie, waarbij verschillende modellen voor onzekere gegevens worden gebruikt: teksten met wildcards, onbepaalde teksten, gewogen sequenties (d.w.z. matrices van het positiegewicht) en profielen. We beschouwen bij benadering patroon matching onder de Hamming afstand en verschillende soorten geschatte periodiciteiten (quasiperiodiciteiten) in teksten. We streven naar worst-case efficiënte algoritmen; echter, recente studie op het gebied van fijnkorrelige complexiteit suggereert dat voor sommige van de problemen op teksten, de state-of-the-art of zelfs naïeve algoritmen waarschijnlijk optimaal zijn. We streven ook naar experimentele verificatie van onze benaderingen. (Dutch) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: In patroonmatching is het heel gebruikelijk dat de inputgegevens beschadigd zijn of dat we alleen een onnauwkeurig model van de gegevens hebben. Het project richt zich op het ontwerpen van efficiënte algoritmen voor het matchen van patronen en datastructuren voor het indexeren van gegevens met fouten en onzekerheden. Onze primaire motivatie is moleculaire biologie, waarbij verschillende modellen voor onzekere gegevens worden gebruikt: teksten met wildcards, onbepaalde teksten, gewogen sequenties (d.w.z. matrices van het positiegewicht) en profielen. We beschouwen bij benadering patroon matching onder de Hamming afstand en verschillende soorten geschatte periodiciteiten (quasiperiodiciteiten) in teksten. We streven naar worst-case efficiënte algoritmen; echter, recente studie op het gebied van fijnkorrelige complexiteit suggereert dat voor sommige van de problemen op teksten, de state-of-the-art of zelfs naïeve algoritmen waarschijnlijk optimaal zijn. We streven ook naar experimentele verificatie van onze benaderingen. (Dutch) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 16 December 2021
| |||||||||||||||
Revision as of 19:54, 16 December 2021
Project Q84225 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Algorithms for text processing with errors and Uncertainties |
Project Q84225 in Poland |
Statements
656,436.0 zloty
0 references
656,436.0 zloty
0 references
100.0 percent
0 references
1 July 2017
0 references
30 June 2019
0 references
UNIWERSYTET WARSZAWSKI
0 references
In pattern matching, it is very common that the input data is corrupted or that we only have an imprecise model of the data. The project focuses on design of efficient algorithms for pattern matching and data structures for indexing for data with errors and uncertainties. Our primary motivation is molecular biology, where several models for uncertain data are used: texts with wildcards, indeterminate texts, weighted sequences (i.e., position weight matrices) and profiles. We consider approximate pattern matching under the Hamming distance and various kinds of approximate periodicities (quasiperiodicities) in texts. We aim at worst-case efficient algorithms; however, recent study in the area of fine-grained complexity suggests that for some of the problems on texts, the state-of-the-art or even naive algorithms are probably optimal. We also aim at experimental verification of our approaches. (Polish)
0 references
In pattern matching, it is very common that the input data is corrupted or that we only have an imprecise model of the data. The project focuses on design of efficient algorithms for pattern matching and data structures for indexing for data with errors and Uncertainties. Our primary motivation is molecular biology, where several models for uncertain data are used: texts with wildcards, indeterminate texts, weighted sequences (i.e., position weight matrices) and profiles. We consider approximate pattern matching under the Hamming distance and various kinds of approximate periodicities (quasiperiodicities) in texts. We aim at worst-case efficient algorithms; however, recent study in the area of fine-grained complexity suggests that for some of the problems on texts, the state-of-the-art or even naive algorithms are probably optimal. We also aim at experimental verification of our approaches. (English)
14 October 2020
0 references
Dans l’appariement des modèles, il est très fréquent que les données d’entrée soient corrompues ou que nous n’ayons qu’un modèle imprécis des données. Le projet se concentre sur la conception d’algorithmes efficaces pour l’appariement des modèles et de structures de données pour l’indexation des données avec des erreurs et des incertitudes. Notre principale motivation est la biologie moléculaire, où plusieurs modèles de données incertaines sont utilisés: textes avec caractères génériques, textes indéterminés, séquences pondérées (c.-à-d. matrices de poids de position) et profils. Nous considérons l’appariement approximatif des patrons sous la distance Hamming et divers types de périodicités approximatives (quasipériodicités) dans les textes. Nous visons des algorithmes efficaces dans le pire des cas; cependant, une étude récente dans le domaine de la complexité à grains fins suggère que pour certains des problèmes sur les textes, les algorithmes de pointe ou même naïfs sont probablement optimaux. Nous visons également la vérification expérimentale de nos approches. (French)
30 November 2021
0 references
Bei der Musterabgleichung ist es sehr häufig, dass die Eingabedaten beschädigt sind oder dass wir nur ein ungenaues Modell der Daten haben. Das Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung effizienter Algorithmen für die Musterabgleichung und Datenstrukturen zur Indexierung von Daten mit Fehlern und Unsicherheiten. Unsere Hauptmotivation ist die Molekularbiologie, in der mehrere Modelle für unsichere Daten verwendet werden: Texte mit Platzhaltern, unbestimmten Texten, gewichteten Sequenzen (d. h. Positionsgewichtsmatrizen) und Profilen. Wir betrachten ungefähre Musterabgleich unter der Hamming-Abstand und verschiedene Arten von ungefähren Periodizitäten (Quasiperioden) in Texten. Wir zielen auf Worst-Case-Effizienzalgorithmen ab; die jüngste Studie im Bereich der feinkörnigen Komplexität legt jedoch nahe, dass bei einigen der Probleme bei Texten der Stand der Technik oder sogar naive Algorithmen wahrscheinlich optimal sind. Darüber hinaus streben wir eine experimentelle Verifizierung unserer Ansätze an. (German)
7 December 2021
0 references
In patroonmatching is het heel gebruikelijk dat de inputgegevens beschadigd zijn of dat we alleen een onnauwkeurig model van de gegevens hebben. Het project richt zich op het ontwerpen van efficiënte algoritmen voor het matchen van patronen en datastructuren voor het indexeren van gegevens met fouten en onzekerheden. Onze primaire motivatie is moleculaire biologie, waarbij verschillende modellen voor onzekere gegevens worden gebruikt: teksten met wildcards, onbepaalde teksten, gewogen sequenties (d.w.z. matrices van het positiegewicht) en profielen. We beschouwen bij benadering patroon matching onder de Hamming afstand en verschillende soorten geschatte periodiciteiten (quasiperiodiciteiten) in teksten. We streven naar worst-case efficiënte algoritmen; echter, recente studie op het gebied van fijnkorrelige complexiteit suggereert dat voor sommige van de problemen op teksten, de state-of-the-art of zelfs naïeve algoritmen waarschijnlijk optimaal zijn. We streven ook naar experimentele verificatie van onze benaderingen. (Dutch)
16 December 2021
0 references
Identifiers
POIR.04.04.00-00-24BA/16
0 references