Muster und Alignments in zufÃ¤lligen Zeichenketten - Abteilung fÃ¼r ...

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

8 Kapitel 1. Bezeichnungen und Grundlagen
9 Kapitel 2 Vergleich zweier Zeichenketten Gegenstand dieses Kapitels ist der Vergleich zweier Zeichenketten, im Folgenden Sequence Matching“ genannt. Elementar für die Bewertung der Ähnlichkeit ist ” der Algorithmus, der die Zeichen der beiden Zeichenketten einander zuordnet. Die Zuordnung wird gemeinhin als Alignment“ bezeichnet. An dieser Stelle wird das ” Sequence Matching mit Scoring-Funktion behandelt. Diese ist in der Regel durch die Anwendung gegeben und bewertet die Ähnlichkeit zweier Zeichen. Der Score eines Alignments ist die Summe über den Score der Zeichenpaare, die einander durch das Alignment zugeordnet werden. Um die Ähnlichkeit zweier Zeichenfolgen zu messen, wird im hier betrachteten lokalen Sequence Matching ohne Gaps das Maximum des Scores über alle lokalen Alignments ohne Gaps gebildet. Das heißt, dass aus jeder Zeichenkette eine beliebige zusammenhängende Folge von Zeichen betrachtet wird. Hierfür müssen die beiden Segmente gleiche Länge haben. Das Alignment ergibt sich, indem der Reihe nach aus jedem Segment zwei Zeichen einander zugeordnet werden. Alternativen sind das globale Sequence Matching, wo jeweils die gesamte Zeichenfolge betrachtet wird, und Sequence Matching mit Gaps, wo die Segmente Lücken haben dürfen, sowie Kombinationen aus den vorgestellten Verfahren. Der Ursprung des Sequence Matching wird in der Literatur oft im 1970 erschienenen Artikel von Erdös und Rényi [41] gesehen, wo das Auftreten von außergewöhnlich vielen aufeinander folgenden Erfolgen in einer zufälligen Erfolgs-/ Misserfolgs-Folge untersucht wurde, was einen Spezialfall des globalen Sequence Matching ohne Gaps darstellt. Daher werden Verallgemeinerungen in Arratia und Waterman [7], Borovkov [19], Arratia, Gordon und Waterman [5], Sanchis [80] und vielen anderen Artikeln als Erdös–Rényi’s Law“ bezeichnet. ” Dagegen werden in Steele [87], Arratia und Waterman [8, Gleichung (6)], Waterman [94, Abschnitt 11.6.1] und anderen Veröffentlichungen die sogenannten Chvátal–Sankoff-Konstanten“ eingeführt. Diese Bezeichnung liegt nahe, weil ” Chvátal und Sankoff [27] im Jahr 1975 erstmals mit wahrscheinlichkeitstheoretischen Methoden die Länge der längsten gemeinsamen Teilfolge zweier zufälliger
Seite 1 und 2: Muster und Alignments in zufällige
Seite 3 und 4: i Einleitung Die Fortschritte der M
Seite 5 und 6: iii Mithilfe der Stein-Chen-Methode
Seite 7: v in ein neues allgemeineres Modell
Seite 10 und 11: viii Inhaltsverzeichnis 5 Das Hidde
Seite 12 und 13: 2 Kapitel 1. Bezeichnungen und Grun
Seite 20 und 21: 10 Kapitel 2. Vergleich zweier Zeic
Seite 44 und 45: 34 Kapitel 3. Scan-Statistiken mit
Seite 62 und 63: 52 Kapitel 4. Der empirische Muster
Seite 68 und 69:
58 Kapitel 4. Der empirische Muster
Seite 70 und 71:
Seite 72 und 73:
Seite 74 und 75:
Seite 76 und 77:
Seite 78 und 79:
Seite 80 und 81:
70 Kapitel 5. Das ” Hidden ϕ-/ψ
Seite 82 und 83:
Seite 84 und 85:
Seite 86 und 87:
Seite 88 und 89:
Seite 90 und 91:
Seite 92 und 93:
Seite 94 und 95:
Seite 96 und 97:
86 Literaturverzeichnis [10] Balakr
Seite 98 und 99:
88 Literaturverzeichnis [35] Dembo,
Seite 100 und 101:
90 Literaturverzeichnis [60] Maxwel
Seite 102:
92 Literaturverzeichnis [85] Siegmu
Alle anzeigen

Muster und Alignments in zufÃ¤lligen Zeichenketten - Abteilung fÃ¼r ...

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?