タグ付けされた質問 「graph-theory」

グラフ理論は、オブジェクト間のペアワイズ関係をモデル化するために使用される数学的構造であるグラフの研究です。

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グラフの双対を見つける
グロスとタッカーによって本トポロジーグラフ理論によれば、所与の細胞埋め込み(「表面」によって、私はここにいくつかの球を意味する面上にグラフをハンドル、下記 SをN正確で球体を指す Nハンドル)、元のグラフ埋め込みの面を頂点として扱い、対応する面が元のグラフで共通するすべての側の2つの頂点間にエッジを追加することにより、デュアルマルチグラフを定義できます。N ≥ 0n≥0n\geq 0SんSnS_nんnn これが私の問題です。グラフを考えると、私は見つける必要があり、別のグラフG "の表面が存在するようなSとの細胞の埋め込みGのSをするようにGが「この埋め込みの二重のあるG。多くの可能なグラフG 'があることを知っています。グラフGごとに1つを見つける必要があります。GGGG』G′G'SSSGGGSSSG′G′G'GGGG′G′G'GGG いくつか質問があります。私の現在の戦略は、(1)Gの属を決定すること、(2)S n上のGの埋め込みを見つけること、そして(3)この埋め込みの双対を見つけることです。これらのすべてのステップには既知のアルゴリズムがあります(ただし、(1)はNP-Hardです)。属の計算を迂回するG ′を見つける方法はあるのでしょうか。これは、このアプローチのボトルネックであるためです。それが私の最初の質問です。私の2番目の質問は、Gが正則であることを知っている場合、それは属の計算を容易にすることができますか?そして、3つ目の質問は、この問題の解決に役立つ参考資料の要求です。nnnGGGGGGSnSnS_nG′G′G'GGG

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DOES
表す で最小のうち度G、及びによってδ - (G )中度最小限。δ+(G )δ+(G)\delta^+(G)GGGδ−(G )δ−(G)\delta^-(G) 関連する質問、私はのGhouila・フーリー延長言及したハミルトン閉路上のディラックの定理示唆、その場合は次にGはハミルトニアンです。δ+(G )、δ−(G )≥ N2δ+(G),δ−(G)≥n2\delta^+(G),\delta^-(G) \geq \frac{n}{2} Saeedは彼のコメントの中で、グラフが強く関連している必要があることを除いて、より強く見える別の拡張についてコメントしました。 強力な接続性は、最初に公開されてから約30年後にグイラ・ホーリの定理に冗長であることが証明されました。 だから問題は: 誰が(缶誰でも参照を見つける。)証明している意味Gがあることを考えると、ハミルトニアンであるGが強く接続されていますか?δ+(G )+ δ−(G )≥ Nδ+(G)+δ−(G)≥n\delta^+(G)+\delta^-(G) \geq nGGGGGG 強力な接続性冗長は、ここにもあるすなわちんの強力な接続性を暗示しますか?δ+(G )+ δ−(G )≥ Nδ+(G)+δ−(G)≥n\delta^+(G)+\delta^-(G) \geq n (ハミルトニアンになるためにグラフは明らかに強く接続されている必要がありますが、この条件が次数条件によって暗示されるかどうかを尋ねていることに注意してください)。

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最短経路問題の「親族」
非負のエッジの重みと2つの区別された頂点s,ts,ts,t持つ接続された無向グラフを考えます。以下は、次のすべての形式のパスの問題です。パスのエッジの重みの関数が最小になるようなs−ts−ts-tパスを見つけます。この意味で、これらはすべて最短経路問題の「親戚​​」です。後者では、関数は単に合計です。 注:頂点が繰り返されない単純なパスを探しています。文献ではこれらの問題の標準的な名前が見つからなかったので、自分で名前を付けました。 最小の重みギャップを持つパス:s−ts−ts-tパスを見つけます。パスの最大と最小のエッジの重みの差が最小になるようにします。 最もスムーズなパス:パスの最大ステップサイズが最小になるようなs−ts−ts-tパスを見つけます。ステップサイズは、2つの連続するエッジ間の重みの差の絶対値です。 最小高度のパス:パスに沿ったステップサイズの合計によってパスの高度を定義します(上記のステップサイズの定義を参照)。高度が最小s−ts−ts-tパスを見つけます。 最小の素数の重みを持つパス:すべてのエッジの重みが正の整数であると仮定して、その重みが素数になるようなs−ts−ts-tパスを見つけます。そのようなパスがある場合は、プライムウェイトが可能な限り小さいものを見つけます。 質問:これらのパスの問題について何がわかっていますか?(そして、重みの異なる関数を適用して、同様の精神で考えられる他のもの。)一般に、エッジ重みのどの関数が多項式時間で最小化でき、どれがNP困難であるかについてのガイダンスはありますか? 注:たとえば、重みの合計を最小化するのは簡単ですが(これは古典的な最短パスの問題です)、パス上の重みの密接に関連する平均を最小化することはNP困難であることが興味深いです。(重み2をsssとttt付随するすべてのエッジに割り当て、重み1を他のすべてに割り当てます。次に、最小平均重みパスが最長s−ts−ts-tパスになります)。

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同様のグラフクエリに対する効率的なグラフ同型
グラフG1、G2、およびG3を前提として、G1とG2、およびG1とG3の間の同型検定Fを実行します。G2とG3が非常に類似していて、G3が1つのノードを削除して1つのノードをG2から挿入することによって形成され、F(G1、G2)の結果がある場合、最初から計算せずにF(G1、G3)を計算できます。既存の最先端の方法を拡張することによって? たとえば、G2がノード2、3、4、5で形成され、G3がノード3、4、5、6で形成される場合、F(G1、G2)の結果を使用してF(G1、 G3)より効率的ですか?

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グラフ問題の仮想的な複雑さに対する共通の洞察
グラフの問題の仮説的な難しさの 2つの例を見つけました。仮説的な硬さは、いくつかの予想に反論すると、それぞれのグラフの問題のNP完全性が示唆されることを意味します。たとえば、Barnetteの予想では、3つに接続されたすべての3次平面2部グラフはハミルトニアンであるとされています。フェダーとスービは、予想に反論することは、予想のクラスのグラフ上のハミルトニアンサイクル問題のNP完全性を意味することを証明しました。 Tutteの5フロー予想は、すべてのブリッジレスグラフにはどこにもゼロがない5フローがあると述べています。Kocholは、予想が偽である場合、3次グラフがどこにもゼロでない5フローを認めるかどうかを決定する問題はNP完全であることを示しました。 対応するグラフ問題の仮説NP完全性を説明する上記の推測に対する共通の洞察はありますか?上記の意味での架空の複雑さの他の例はありますか? PSこれは答えを得ることなくMathoverFlowに投稿されました。

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単純な無向グラフでのランダムウォークと平均打撃時間
ましょうG=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)上の単純無向グラフであるnnn頂点とmmmエッジ。 Gのランダムスパニングツリーを生成するためのウィルソンアルゴリズムの予想実行時間を決定しようとしています。、それがあることが示されているO (τ )ここで、τは、ある平均打撃時間:τ = Σ V ∈ V π (V )⋅ H (U 、V )、ここで:GGGO(τ)O(τ)O(\tau)ττ\tauτ=∑v∈Vπ(v)⋅H(u,v),τ=∑v∈Vπ(v)⋅H(u,v),\tau = \sum_{v \in V} \pi(v) \cdot H(u, v), ππ\piは定常分布です π(v)=d(v)2mπ(v)=d(v)2m\pi(v)=\frac{d(v)}{2m}、 uuuは任意の頂点であり、 H(u,v)H(u,v)H(u,v)は、ヒット時間(AKAアクセス時間)です。つまり、頂点 uから始まり、頂点アクセスするまでの予想ステップ数です。vvvuuu 平均打撃時間の一般的な上限は何ですか?そして、平均打撃時間を最大化する最悪の場合のグラフは何GGGですか? 私の質問を明確にするために、私は計算や詳細な証明を必要としません(将来的にこの質問に遭遇する他の人々にとって役立つかもしれませんが)。個人的には、引用で十分です。 この論文では、予想されるカバー時間(すべての頂点を訪れた最初の時間)で機能するBroderの別のアルゴリズムについて言及しています。そして、平均打撃時間は常にカバータイムよりも短いと言われています。しかし、それだけで拘束さ漸近与えΘ (n個)のための最もグラフ(すなわち、エクスパンダグラフでそれを対比する)Θ (nはログN )(幾分より包括的な定義に最もグラフのブローダーによってほとんどを)。Θ(n)Θ(n)\Theta(n)Θ(nlogn)Θ(nlog⁡n)\Theta(n \log n) これは、平均打撃時間が、カバー時間がΘ (n 3)であるグラフの例を示しています。これは後者の最悪のケースであることが知られているが、彼は前者の最悪のケースについて特に何も述べていません。これは、ウィルソンのアルゴリズムの最悪のケースがO (n 2)とO (n 3)の間のどこかに入る可能性があることを意味します。Θ(n2)Θ(n2)\Theta(n^2)Θ(n3)Θ(n3)\Theta(n^3)O(n2)O(n2)O(n^2)O(n3)O(n3)O(n^3) 私が知っているウィルソンのアルゴリズムの2つの公的に利用可能な実装があります。1つはBoost Graph Libraryにあり、もう1つはgraph-toolにあります。前者のドキュメンテーションは実行時間について言及していませんが、後者は述べています: ランダムグラフの一般的な実行時間はです。O (n ログn …

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遺伝グラフクラスに、すべてではないがほぼすべてのn頂点グラフを含めることができますか?
してみましょうグラフの遺伝性クラスです。レッツ(遺伝性は、誘導された部分グラフを取るに対して閉じ。=)Q Nのセット表すNで-vertexグラフQを。n → ∞のように、Q nに含まれるすべてのn頂点グラフの割合が1に近づくと、Qはほとんどすべてのグラフを含むとしましょう。QQQQnQnQ_nnnnQQQQQQnnnQnQnQ_nn→∞n→∞n\rightarrow\infty 質問:遺伝グラフクラスQQQにほとんどすべてのグラフが含まれている可能性はありますが、ごとnnnにないグラフが少なくとも1つありますQnQnQ_nか?

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長方形の全域木の数の正確な式
このブログでは、コンピュータを使用して「ねじれた小さな迷路」を生成し、それらを列挙する方法について説明しています。列挙はUSTを取得するためにウィルソンのアルゴリズムを使用して行うことができますが、そこにいくつあるかの式を覚えていません。 http://strangelyconsistent.org/blog/youre-in-a-space-of-twisty-little-mazes-all-alike 原則として、マトリックスツリーの定理は、グラフのスパニングツリーの数はグラフのラプラシアンマトリックスの行列式に等しいと述べています。ましょうグラフであり、および隣接行列であり、度行列で、次にの固有値を持つ次いで、:G = (E、V)G=(E、V)G= (E,V)ああADDDΔ = D − AΔ=D−あ\Delta = D - Aλλ\lambda k (G )= 1んΠk = 1n − 1λkk(G)=1んΠk=1ん−1λk k(G) = \frac{1}{n} \prod_{k=1}^{n-1} \lambda_k 以下の場合には矩形の両方と固有値は、私が見つけることができません特に簡単な形をとるべきです。 m × nメートル×んm \times nああA 四角形の全域木の数の正確な式(および漸近)は何ですか?m × nメートル×んm \times n これは、動作中のウィルソンのアルゴリズムのかなりの例です。

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多項式GIが多項式(エッジ)カラーGIを意味する場合
MOからのクロスポスト。 (エッジ)色付きグラフ同型はGIであり、(エッジ色の場合はエッジの)色を保持します。 (エッジ)カラーGIからGIへの変換/ガジェットを使用したいくつかの削減があります。エッジカラーGIの場合、最も簡単なのは、カラーエッジを色をエンコードするGI保存ガジェットで置き換えることです(エッジを十分に細分するのが最も簡単なケースです)。頂点カラーのGIの場合、ガジェットを頂点にアタッチします。 いくつかのグラフクラス GIが多項式であるとします。CCC Q1多項式GIは、多項式(エッジ)カラーGIを意味しますか?CCC ガジェットでリダクションを使用すると、グラフがメンバーではなくなる可能性があります。CCC 一方、特定のガジェット/変換によって、グラフが他の多項式GIクラスのメンバーになる場合があります。 エッジ色の削減の例。G→G′G→G′ G \to G' クリークを作成します。エッジを 、非エッジを色分けし。これは、保存さ着色機能である回復するとからだけ色の縁取り。はクリーク、コグラフ、順列グラフであり、他の多くの素晴らしいクラスではほぼ確実です。エッジを奇数回再分割します(は明確ではあり、色が削除され、 完全な2部グラフになり、同型が維持されます)。V(G)V(G)V(G)E(G)E(G)E(G)111000GGGGGGG′G′G'111G′G′G'0,10,10,1G′G′G' 多分別のアプローチは、折れ線グラフを取り、対応する頂点に接続されたペンダント(ユニバーサル)頂点を追加することです。G′G′G'E(G′)E(G′)E(G') Q2同様の構造に適したガジェット/変換はありますか? クリークの普遍的な描画を選択し、エッジ交差を色を維持する平面ガジェットで置き換えることにより、平面化することについて考えたところ、同じ色の場合は、別の色の場合は何かと言います。これが同型を維持するかどうかはわかりません。G′G′G'C4,C6C4,C6C_4,C_6 もう1つの可能なアプローチは、カラーを保持する自己同型またはすべてのエッジを細分割する 、頂点 3色を使用することですKnKnK_n0,1,20,1,2{0,1,2}V(G),E(G),E(G¯¯¯¯)V(G),E(G),E(G¯)V(G),E(G),E(\overline{G}) 自己を認識しようとする可能性があります。交換同型によって相補グラフ及びE (¯ Gを)。E(G)E(G)E(G)E(G¯¯¯¯)E(G¯)E(\overline{G}) Q3 のサブディビジョンの自己同型性グループは 計算するのが扱いやすいですか?KnKnK_n 注文数初期用語である後 であるA05256512,24,120,720,5040,40320,36288012,24,120,720,5040,40320,36288012 , 24 , 120 , 720 , 5040 , 40320 , 362880 Dimaは、これはが十分に大きい場合は簡単で、最初の項は例外であることを示唆しています。nnn Q4が与えられる頂点の分割着色ためN > 4高い頂点が着色されており、その自己同型群0を、ある程度2が ある1、他方はであり2、交換同型見つける複雑ものであり、1および2?KnKnK_nn>4n>4n > 4000222111222111222 Cayley Graphs …

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正方グリッドの隠しパス
David Eppsteinが提起した未解決の問題に遭遇し、その複雑さのステータスに興味があります。彼はそれがNP完全であると推測しました。 入力:によって 0と1の配列の行列 0と1んんnんんnん2ん2n^2 質問:隣接する行列エントリを通るパスがあり、各行列エントリを1回だけカバーし、値は指定されたシーケンスと一致しますか? 問題が本当に難しいことを誰かが証明しましたか?

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樹幅とクリーク数の関係
ツリー幅がクリーク数関数、つまりによって上限が定められている素晴らしいグラフクラスはありますか?tw(G)tw(G)tw(G)ω(G)ω(G)\omega(G)tw(G)≤f(ω(G))tw(G)≤f(ω(G))tw(G)\leq f(\omega(G)) たとえば、これは古典的な事実であり、コードグラフ場合、ます。したがって、コードグラフに関連するクラスは、良い候補になる可能性があります。GGGtw(G)=ω(G)−1tw(G)=ω(G)−1tw(G)=\omega(G)-1

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有向グラフで偶数サイクルを見つける
有向グラフを前提として、偶数長の有向サイクルが含まれているかどうかを判断します。YUSTERとZWICKによるこの1997年の論文は、問題がことは知られていない、またはN P完全であるとは知られていないと述べています。PPPNPNPNP 有向グラフの偶数サイクルの問題の複雑さを解決する最近の結果はありますか?

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木にまたがる完全性
グラフのスパニングツリーは、その葉のセットがホストグラフに完全なサブグラフを生成する場合、完全性ツリーと呼ばれます。グラフ と整数kが与えられた場合、Gに最大k個の葉を持つ完全性ツリーが含まれているかどうかを決定する複雑さは何ですか?GGGkkkGGGkkk この質問をする理由は、独立ツリーの対応する問題 がNP完全であるためです。ここで、独立ツリーはスパニングツリーであり、そのリーフのセットはホストグラフの独立セットです。 もう1つの理由は、この質問 (および対応する回答)です。これは、ことが判明し、すべてのスパニングツリー場合に限り、完全木であるGが完全グラフやサイクルです。 GGGGGG

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DAGに必要なばらばらのエッジカットはいくつありますか?
次の質問は、Bellman-Ford -最短パス動的プログラミングアルゴリズムの最適性に関連しています(接続については、この投稿を参照してください)。また、肯定的な回答は、 STCONN問題の単調非決定性分岐プログラムの最小サイズがことを意味します。 S T Θ (N 3)ssttΘ(n3)\Theta(n^3) LET一つのソースノードとのDAG(有向非巡回グラフ)であるとつのターゲットノード。 - カットが除去全て破壊エッジの集合であり -長さのパス。そのようなパスがあると仮定します。短い -パスを破棄する必要がないことに注意してください。G S T K S T ≥ K G S TGGssttkksstt≥k\geq kGGsstt 質問: DOES少なくとも(約)持っている必要があります互いに素 -cuts? G kGGkk kkk よりも短い -パスがない場合、答えはYESです。これは、Robacker起因する次の既知のmin-max事実(メンガーの定理の双対 )があるためです。AN -カットは、ためのカットの(破壊全て -パス)。s t kssttkk∗∗\ast s t k k = 1ssttkkk=1k=1 s tsstt 事実: 有向グラフでは、エッジの素である -カット最大数は、 -パス最小長と同じです。 s …

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BDDを使用して表されたグラフのアルゴリズム
グラフの最も単純な表現は、隣接行列/リストを使用します。つまり、各ノードとエッジが明示的に表現されます。強い規則性を示すグラフの暗黙的な表現の重要性は、長い間認識されてきました。たとえば、Galperin&Wigderson(1983)、Papadimitriou&Yannakakis(A Note on Succinct Representations of Graphs、1986)は、隣接行列が(i、j)がエッジかどうかを答えるブール式で表されるグラフの問題を調査しましたノード番号iとjのバイナリ表現が与えられます。縮小に関して一般的に満たされた制約の下では、明示的なグラフのP完全問題はこの表現ではPSPACE完全になり、NP完全問題はNEXPTIME完全になる、などです。 このような通常のグラフへの自然なアプローチは、ROBDDを使用してブール式を表すことです。難しさは、古典的なアルゴリズムはノードを1つずつ列挙する傾向があるため、そのような表現に指数関数的なコストがかかるため、回避する必要があります。そのような表現を使用して解決されている古典的な問題について発表された論文があります、例えば、Gentilini等。(線形に結合したコンポーネントを線形ステップのシンボリックステップで計算)、Woelfel(OBDDを使用したシンボリックトポロジカルソート)。 そのような最新技術の文献を浚うのは不便なので、そのような技法の調査があるかどうか疑問に思っています...

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