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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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明示的にMSOで表現可能なマイナーな閉じたプロパティ
以下では、MSOは頂点セットとエッジセットの定量化を使用したグラフの2次論理を示します。 してみましょうグラフのマイナー閉じ家族も。そのロバートソンとシーモアのグラフマイナー理論から次のFが有限のリストによって特徴付けられるH 1、H 2、。。。、禁じられた未成年者のH k。換言すれば、各グラフのG、我々はそれを持っているGがに属しF場合に限りGを除くすべてのグラフH iは、未成年者として。FF\mathcal{F}FF\mathcal{F}H1,H2,...,HkH1,H2,...,HkH_1,H_2,...,H_kGGGGGGFF\mathcal{F}GGGHiHiH_i この事実の結果として、我々は、MSOの式を有するグラフに真であるG場合に限り、G ∈ Fを。例えば、平面グラフは、グラフの不在によって特徴付けられるK 3 、3およびK 5未成年者として、従って、それが明示的に平面グラフを特徴付けるMSO式を書くことは容易です。φFφF\varphi_{\mathcal{F}}GGGG∈FG∈FG\in \mathcal{F}K3,3K3,3K_{3,3}K5K5K_5 問題は、多くの素敵なマイナークローズグラフプロパティについて、禁止されているマイナーのリストが不明であることです。そのため、グラフのファミリーを特徴付けるMSOの式が存在することはわかっていますが、この式が何であるかはわかりません。 一方、グラフのマイナー定理を使用せずに、特定のプロパティの明示的な式を思い付くことができる場合もあります。私の質問はこの可能性に関連しています。 質問1:禁止された未成年者のセットは不明ですが、そのグラフのセットを特徴付けるいくつかのMSO公式φが既知であるような、グラフマイナーなクローズドファミリはありますか?FF\mathcal{F}φφ\varphi 質問2: いくつかの明示的なMSO式は、次の特性のいくつかを特徴付けることが知られていますか?φφ\varphi 属1(グラフはトーラスに埋め込み可能) (下記の編集を参照) 固定数k(下記のEDITを参照)k>1k>1k>1 固定k > 1のk外平面性k>1k>1k> 1 この件に関するご意見やご意見をいただければ幸いです。他のマイナーな閉じたプロパティを自由に検討してください。上記のリストは例示にすぎません。 Obs:明示的に言うと、必ずしも小さいというわけではありません。指定されたプロパティを特徴付ける式を作成する方法を示す明示的な引数またはアルゴリズムを与えるだけで十分です。同様に、この質問の文脈において、禁止されている未成年者の家族は、その家族を構成する明示的なアルゴリズムを与えた場合に知られていると考えます。 編集:私はAdler、Kreutzer、Groheによる論文を見つけました。この論文は、属k-1のグラフを特徴付ける式に基づいて、属グラフを特徴付ける式を構築します。したがって、この論文は質問2の最初の2項目に答えます。一方、これは質問1には答えません。なぜなら、k属のグラフを特徴付ける禁じられた未成年者の家族であるk したがって、この家族は質問の意味で「知られている」。kkk

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スパニングツリーの数を高速にカウントする
t(G)t(G)t(G)GGGnnnt(G)t(G)t(G)O(n3)O(n3)O(n^3)QG1n2det(J+Q)1n2det(J+Q)\frac{1}{n^2} \det(J + Q)QQQGGG1JJJ111 t(G)t(G)t(G)より高速に計算する方法があるのだろうか。(はい、行列式の計算にはO(n3)O(n3)O(n^3)アルゴリズムよりも高速ですが、新しいアプローチに興味があります。) また、グラフの特別なファミリ(平面、多分?)を検討することにも関心があります。 たとえば、循環グラフの場合、t(G)t(G)t(G)はO(nlgn)O(nlg⁡n)O(n \lg n)算術演算で恒等t(G)= \ frac {1} {n} \ lambda_1 \ dotsm \ lambda_ {n-1を介して計算できます。}t(G)=1nλ1⋯λn−1t(G)=1nλ1⋯λn−1t(G) = \frac{1}{n} \lambda_1 \dotsm \lambda_{n-1}、ここでλiλi\lambda_iはGのラプラシアン行列の非ゼロの固有値でありGGG、巡回グラフですばやく計算できます。(最初の行を多項式として表し、それを単位のnnn番目の根で計算します。このステップは離散フーリエ変換を使用し、O(nlgn)O(nlg⁡n)O(n \lg n)算術演算で実行できます。) どうもありがとうございました!

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フィードバック頂点セットの問題は、3次の有界グラフの多項式時間で解決可能ですか?
フィードバック頂点セットは、一般的なグラフに対してNP完全です。頂点カバーの削減により、次数8の有界グラフではNP完全であることが知られています。Wikipediaの記事は、それが度-3囲まれたグラフのポリ時間解けるで、度-4囲まれたグラフのNP完全であることを述べています。しかし、私はこれの証拠をどこにも見つけることができませんでした。本当ですか? 次数dの有界グラフのFVSがNP完全であるような最小dは何ですか?

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適切な誘導サブグラフを見つける
あなたはAグラフ与えられると、n個の頂点。必要に応じて、2つの部分に分かれることがあります。ありメートルのエッジの集合E 1、... 、E M ⊆ Eは(互いに素と言います)。Iは、サブセット求める問題に興味S ⊆ V誘起グラフように、可能な(またはさらに小さい)などの小さなように、G Sは各クラスからの少なくとも一つのエッジを有するE iがために、私は= 1 、... 、Mを。G = (V、E)G=(V,E)G = (V,E)nnnmmmE1、… 、Em⊆ EE1,…,Em⊆EE_1,\ldots, E_m \subseteq ES⊆ VS⊆VS \subseteq VGSGSG_SE私EiE_ii = 1 、 … 、mi=1,…,mi=1,\ldots, m 現在、私はこの問題がハードカバーされていることを知っています。また、完全には明らかではない(大まかに)近似。O (n−−√)O(n)O(\sqrt{n}) これは自然な問題のように思えます-誰でも関連する参照、またはより良いアルゴリズムを知っていますか?


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最短経路の公理
無向の重み付きグラフ(非負の重み付き)があるとします。すべての最短パスが一意であると仮定します。これらの\ binom {n} {2}パス(重みのないエッジのシーケンス)があるが、G自体は知らないとします。これらのパスを多項式時間で最短にしたGを生成できますか?より弱いバージョン:そのようなGが存在する場合、多項式時間で決定できますか?G ( nG = (V、E、w )G=(V,E,w)G = (V, E, w)GGG G( n2)(n2)\binom{n}{2}GGGGGGGGGG 明らかに必要な条件は次のとおりです。パスのすべてのペアに対して、その交差点もパスです。この状態で十分ですか?

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最短経路のデータ構造
ましょうGGG有する重み付けされていない無向グラフである頂点とエッジ。を前処理し、サイズデータ構造を作成して、時間O(n)で「と間の距離」という形式のクエリに答えることは可能ですか?M G M ⋅ P O L Y L O G(N )UがVnnnmmmGGGM ⋅ P O リットルのY L O G(N )m⋅polylog(n)m \cdot \mathrm{polylog}(n)あなたはあなたはuvvv この問題は未解決にするには基本的すぎるようです。

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成長する無向グラフのバランスの取れたスパニングツリーを維持する
グラフに新しいノード/エッジを追加する際に、グラフの比較的バランスの取れたスパニングツリーを維持する方法を探しています。 単一のノード、「ルート」として開始する無向グラフがあります。 各ステップで、新しいノードとグラフに接続するエッジ、または2つの古いノードを接続する新しいエッジのいずれかをグラフに追加します。グラフを成長させると、スパニングツリーが維持されます。ほとんどの場合、これは、新しいノードとエッジを追加するときに、新しいノードを接続先の古いノードの子に設定することを意味します。 新しいノードを追加する順序を制御することはできません。そのため、上記のツリー構築アルゴリズムは明らかに、不均衡なスパニングツリーにつながる可能性があります。 再ツリー化で行われる作業量を最小限に抑えながら、スパニングツリーを「比較的バランスの取れた」状態に保つオンラインヒューリスティックを知っている人はいますか?ツリー構造を完全に制御できます。私が制御できないのは、グラフの接続性、または新しいノードが追加される順序です。 「balanced」、「spanning」、「tree」などの用語に対するGoogleの標準的な応答は、どちらも当てはまらないバイナリツリーとBツリーのように見えることに注意してください。グラフノードには任意の数の隣接ノードを含めることができるため、ツリーノードには2つのバイナリツリーのような2つではなく、任意の数の子を含めることができます。Bツリーは、隣接リストを変更することでバランスを維持しますが、グラフの接続を変更することはできません。

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実際のコンピューターネットワーク用のランダムグラフのモデル
実際のコンピューターネットワークのグラフに似たランダムグラフのモデルに興味があります。一般的なよく研究されたモデル(個の頂点、可能性のある各エッジが確率選択される)が実際のコンピューターネットワークの研究に適しているかどうかはわかりません(そうですか?)。G(n,p)G(n,p)G(n,p)nnnppp ランダムグラフのどのモデルが、実際にコンピューターネットワークを理解するのに役立つか? より一般的には、(G(n,p)G(n,p)G(n,p)モデルと同等のモデル以外の)有限ランダムグラフの他のどのモデルが文献で研究されていますか?(理想的な答えは、有限ランダムグラフの調査済みモデルの調査へのポインタです。)

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頂点のすべてのペアが一意の共通ネイバーを持つグラフの構築
LET簡単のグラフであるの頂点程度のない頂点を持つ。 2つの頂点について、それらの両方に隣接する一意の頂点があると仮定します。このようなグラフが規則的であることを証明するのは、A Course in Combinatorics、van LintおよびWilsonの演習です。GGGnnn(n > 3)(n>3)(n > 3)n − 1n−1n − 1GGG しかし、私の質問は、与えられた制約を満たすグラフが存在するかどうかです。問題解決セッション中に元のエクササイズについて議論している間、誰かが、頂点のすべてのペアが一意の共通近傍を持ち、グローバルな頂点がないグラフの例を考え出すことができるかどうか尋ねました。構築のための具体的な例や手順を思い付くことも、グラフにこれらの特性があるという証拠を確立することもできませんでした。 助言がありますか? 注:そのようなグラフが規則的であることを証明することに関しては、それはかなり簡単であることが判明しました。頂点は同じ次数を持ち、推移性引数は、非グローバル頂点制約の助けを借りて、グラフが規則的であることを示します。

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正方形からの隣接行列の回復の複雑さ
私は次の問題に興味があります:行列が与えられたとき、その隣接行列が平方された頂点に無向グラフがありますか?n×nn×nn\times nnnn この問題の計算の複雑さはわかっていますか? 備考: もちろん、これはまた、マトリックス与えられる探索問題、と言うこともできるするための無向グラフの隣接マトリックスを、問題は、(無向グラフの)任意の隣接行列を見つけることであるように、。A2A2A^2AAABBBB2=A2B2=A2B^2 = A^2 MotwaniとSudan(グラフのルートの計算は難しい、1994)とKutz(ブール行列のルート計算の複雑さ、2004)は、これと似ているが明確な問題がNP困難であることを示しています-ブール行列の下の隣接行列の平方のみを考慮します乗算。

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境界のあるツリー幅のグラフで簡単なグローバル問題と難しいグローバル問題を区別するものは何ですか?
多くのハードグラフ問題は、有界ツリー幅のグラフ上の多項式時間で解くことができます。確かに、教科書は典型的には、例として独立セットを使用しますが、これはローカルの問題です。大まかに言うと、ローカル問題とは、すべての頂点の小さな近傍を調べることで解決策を検証できる問題です。 興味深いことに、グローバルな性質の問題(ハミルトニアンパスなど)でも、有界ツリー幅グラフでは効率的に解決できます。このような問題に対して、通常の動的プログラミングアルゴリズムは、ソリューションがツリー分解の対応するセパレーターを通過できるすべての方法を追跡する必要があります(例[1]を参照)。ランダム化されたアルゴリズム(いわゆるcut'n'countに基づく)は[1]で提供され、改良された(決定論的な)アルゴリズムも[2]で開発されました。 多くのことを言うのが正しいかどうかはわかりませんが、少なくともいくつかのグローバルな問題は、有界ツリー幅のグラフで効率的に解決できます。それでは、そのようなグラフでは難しい問題はどうでしょうか?私はそれらもグローバルな性質のものであると仮定していますが、他に何がありますか?これらの難しいグローバルな問題と、効率的に解決できるグローバルな問題を区別するものは何ですか?たとえば、既知の方法が効率的アルゴリズムを提供できないのはなぜですか。 たとえば、次の問題を検討できます。 エッジの事前色付けの拡張いくつかのエッジが色付けされたグラフが与えられた場合、この色付けをグラフ適切なエッジの色付けに拡張できるかどうかを決定します。k GGGGkkkGGG エッジ事前色付け拡張機能(およびそのリストエッジ色付けバリアント)は、2部の直並列グラフ[3]でNP完全です(このようなグラフのツリー幅は最大2です)。 最小和エッジが着色をグラフ考える、エッジ着色見つけるように場合と、その後、共通の頂点を有する。目的は、色付けの合計であるを最小化することです。χ :E → N E 1 、E 2 χ (E 1)≠ χ (E 2)E ' χ(E )= Σ E ∈ E χ (E )G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)χ:E→Nχ:E→N\chi : E \to \mathbb{N}e1e1e_1e2e2e_2χ(e1)≠χ(e2)χ(e1)≠χ(e2)\chi(e_1) \neq \chi(e_2)E′χ(E)=∑e∈Eχ(e)Eχ′(E)=∑e∈Eχ(e)E'_\chi(E) = \sum_{e \in E} \chi(e) つまり、隣接するエッジが異なる整数を受け取り、割り当てられた数値の合計が最小になるように、グラフのエッジに正の整数を割り当てる必要があります。この問題は、部分的な2ツリー[4](つまり、最大2のツリー幅のグラフ)ではNP困難です。 他のそのような困難な問題には、エッジが互いに素なパスの問題、部分グラフ同型の問題、帯域幅の問題が含まれます([5]とその中の参考文献を参照)。木でも難しい問題については、この質問をご覧ください。 [1] Cygan、M.、Nederlof、J.、Pilipczuk、M.、van Rooij、JM&Wojtaszczyk、JO(2011年10月)。単一の指数関数的な時間でツリー幅によってパラメーター化された接続性の問題を解決します。Foundation of Computer Science(FOCS)、2011 …

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誘導サブグラフ同型は無限サブクラスで簡単ですか?
無向グラフのシーケンスがあります。各は正確に個の頂点があり、問題 C N N{ Cn}N ∈ N{Cn}n∈N\{C_n\}_{n\in \mathbb N}CnCnC_nnnn 与えられた、グラフ、でありの誘導された部分グラフ?G C n GnnnGGGCnCnC_nGGG クラスにあることが知られていますか?(たとえば、場合、これはNP完全クリーク問題です。)C n = K nPP\mathsf{P}Cn=KnCn=KnC_n=K_n

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無向グラフの単純なパスの数を数える
無向グラフ内の一意の単純なパスの数を決定するにはどうすればよいですか?特定の長さ、または許容される長さの範囲のいずれか。 単純なパスはサイクルのないパスであることを思い出してください。したがって、サイクルのないパスの数を数えることについて話しているのです。

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計算可能な数が有理数か整数かをテストすることはできますか?
計算可能な数が有理数か整数かをアルゴリズムでテストすることはできますか?言い換えれば、それは道具計算数字は機能を提供するために、そのライブラリは可能でしょうisIntegerかisRational? 私はそれが不可能であると推測し、これは何らかの形で2つの数値が等しいかどうかをテストすることができないという事実に関連していると推測していますが、それを証明する方法はわかりません。 編集:計算数はxxxの関数で与えられるfx(ϵ)fx(ϵ)f_x(\epsilon)の合理的な近似値を返すことができxxx高精度でϵϵ\epsilon:|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x - f_x(\epsilon)| \leq \epsilonいずれについても、ϵ>0ϵ>0\epsilon > 0。このような関数を考えると、それがあれば、テストすることが可能であるx∈Qx∈Qx \in \mathrm{Q}またはx∈Zx∈Zx \in \mathrm{Z}?
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