从唯一标签覆盖物减少到Max-Cut的纯图形理论解释


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我正在研究独特游戏猜想和著名的Khot等人的Max-Cut简化。从他们的论文以及互联网上的其他地方,大多数作者都使用(对我来说是)MAX-CUT缩减与构建长代码特定测试之间的隐式等效。由于我自己对这种等效性缺乏明确性,因此我努力遵循这种思路。

从这些论述中也可以清楚地看出,人们可以纯粹用图表来描述减少量,但是通过巧合或偏好,没有人选择这样做。例如,在O'Donnell的这些演讲笔记中,他暗示长代码测试对应于所构造图形中边缘的自然定义,但由于未明确指出,该规则似乎取决于切割的选择定义要测试的布尔函数,这让我很困惑。

因此,我要求有人从理论上解释简化的“正好”图。我认为这将有助于我理解两种观点之间的对等。

Answers:


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让我看看是否可以从较高的角度进行澄清。假设UG实例是二部图G=Vw ^ËG=(VW,E),双射 {πË}ËË{πe}eE,在哪里 πËΣΣπe:ΣΣ|Σ|=|Σ|=m。您想构造一个新图HH 因此,如果UG实例是 1个-δ1δ 可以满足的话 HH 有很大的收获,如果UG实例甚至没有 δδ-满意,然后 HH 只有很小的削减。

HH 包含,对于中的每个顶点 w ^W22m 点,每个点都有一些标记 X{-1个1个}Σx{1,1}Σ。目的是您应该能够解释标签的长代码编码w ^W 作为削减 HH。回想一下编码σΣσΣ 使用长代码,您可以使用布尔函数 F{-1个1个}Σ{-1个1个}f:{1,1}Σ{1,1}; 特别是独裁者功能FX=Xσf(x)=xσ。让我们切小号ŤST从长代码编码(例如,顶点的两部分)如下。如果ww ^wW 具有由布尔函数编码的标签 Ff,进入顶点云 HH 对应于 ww,并放入 小号S 云中所有由某些标记的顶点 Xx 为此 FX=1个f(x)=1。所有其他人去ŤT。您可以向后执行此操作以将布尔函数分配给所有ww ^wW 根据削减 HH

为了减少工作,你需要能够告诉只是看着切的价值小号ŤST 对应于cut的布尔函数是否接近将标签分配给 w ^W 满足很多UG约束 GG。所以问题是,我们可以从切割的价值中获得什么信息小号ŤST。考虑任意两个顶点一个a 带标签 Xx 在云中对应 wwbb 带标签 ÿy 在云中对应 ww (在还原中,我们只看 wwww在不同的云中)。我们说过cut可以用来导出布尔函数FwfwFwfw。现在如果有优势一个b(a,b)HH, 然后 一个b(a,b) 仅当且仅当 FwXFwÿfw(x)fw(y)。因此,仅使用cut的值来判断其引发的布尔函数是否为“好”,这与在给定布尔函数的情况下进行的测试相同{Fw}ww ^{fw}wW,仅询问某些指定对列表中的哪一部分 wXwÿ((w,x),(w,y)) 我们有 FwXFwÿfw(x)fw(y)

换句话说,只要瑞安在笔记中说“测试是否 FwXFwÿfw(x)fw(y)他的真正意思是 HH,在云的顶点之间添加一条边 ww 标有 Xx 和云的顶点 ww 标有 ÿy“。就是每个 vVvV,它的每两个邻居 www,w,以及 Xÿ{-1个1个}ñx,y{1,1}n,包括云的顶点之间的边缘 ww 标有 Xπvwxπv,w 和云的顶点 ww 标有 ÿπvwyπv,w,并分配边缘权重 1个-ρ/2d1个+ρ/2ñ-d((1ρ)/2)d((1+ρ)/2)nd 哪里 dd 是之间的汉明距离 Xxÿy。这样,切割值除以总边缘权重就等于测试成功的概率。


这是一个很好的答案,我将需要更深入地研究。我还有一个较小的后续问题:我是否应该怀疑我期望是确定性的降低仍然具有产生μμ
杰里米·昆

抱歉,这是通过在支持下将所有向量的边相加来模拟的 Xμxμ并分配与概率成比例的边缘权重。固定。
Sasho Nikolov 2014年
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