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組み合わせ論と離散数学構造に関する質問

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グラフラプラシアンの代数的接続性における異なるグラフ操作の影響?
グラフG の代数的接続性は、Gのラプラシアン行列の2番目に小さい固有値です。この固有値は、Gが接続されたグラフである場合に限り、0より大きくなります。この値の大きさは、グラフ全体の関連性を反映しています。 例として、「自己ループの追加」はグラフのラプラシアン固有値(特に代数的接続性)を変更しません。なぜなら、laplacian(G)= DAは自己ループの追加に関して不変だからです。 私の質問は: ラプラシアンのスペクトルに対するさまざまな演算(エッジ収縮など)の影響を研究した人はいますか?あなたは良い参考文献を知っていますか? 備考:代数的接続の正確な定義は、使用するラプラシアンのタイプによって異なります。この質問では、スペクトルグラフ理論でファンチョンの定義を使用することを好みます。この本では、ファンチョンはラプラシアンの再スケーリングされたバージョンを使用して、頂点の数への依存を排除​​しました。


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PARTITION用の高速な多項式時間アルゴリズム
2つのサブセットの合計が可能な限り近くなり、セットのカーディナリティーが等しい(nが偶数の場合)または1だけ異なるように、Nの指定された数値(等しくても等しくなくてもよい)を2つのサブセットに分割したい( nが奇数の場合)。 私はこれを擬似多項式時間で実行できると思います。ここで、はセット内の数値の合計です。AO(n2A )O(n2A)O(n^2 A)あAA これよりうまくできますか?つまり、で時間で実行される疑似多項式時間アルゴリズムはありますか?c &lt; 2O (ncA )O(ncA)O(n^c A)c &lt; 2c&lt;2c < 2 前もって感謝します!

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