模块化分解和集团宽度


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我正在尝试了解有关模块化分解Clique宽度图的一些概念。

本文中(“在P4-整洁图上”),有一个证明如何使用模数分解解决诸如团数或色数之类的优化问题。当您知道G1和G2的答案时,通过组成两个图G1,G2来解决这些问题很容易。由于P4整洁图分解时的素数图是有界图(即C5,P5等),因此对于这些“基本情况”很容易求解,然后对构图求解。因此,通过使用分解树,可以在线性时间内解决这些问题。

但似乎该技术可与任何图类一起使用,从而使图素有界。然后我发现了这篇论文《有界集团宽度图上的线性时间可解优化问题》,它似乎使我一直在寻找一般性的东西,但是我不太理解。

我的问题是:

1-等于说分解树的素图是有界的(就像在P4整洁图的情况下一样),而图的属性是“ Clique-Width”?

2-如果1的答案为否,那么:是否存在关于以图素为界的图类的任何结果(例如在P4整洁图中),因此所有这些类的优化问题(如线性时间可求解的集团数)是否存在?

Answers:


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您将在以下位置找到有关集团宽度(以下简称cwd)的介绍性文本:图形集团宽度的上限(B. Courcelle和S. Olariu,DAM 101)。您可以在此调查中找到更多最新结果:有界集团宽度图的最新发展(M. Kaminski,V。Lozin,M。Milanic,DAM 157(12):2747-2761(2009))

Cwd是一种基于图形操作的复杂性度量,该图形操作概括了单词连接。无限可数图可以限制cwd。您会说,如果存在一个常数k,则一组(可能是无限的)图(可能是无限的或可数的)就限制了cwd,使得该集合中的任何图最多具有kwd。例如,完整图的cwd为2,距离遗传图的cwd最多为3,...

1)cwd和modular-dec之间的链接如下:cwd(G)= max {cwd(H)| G}的模十进制数中的H素数。因此,可以说cwd概括了“素数图有界”这一事实。您可以使用无限制大小的素数图但有限制cwd的图。

2)如果素数图的大小是有界的,则cwd是有界的。您引用的论文中的结果表明,在有界cwd的图类中,可以有效解决MSOL中可表达的任何问题。这套问题包括许多NP完全问题:集团数,稳定数,3色性,...

此处对模块化dec的一些算法方面进行了研究“模块化分解的算法方面的概述”(M. Habib和C. Paul,计算机科学评论4(1):41-59(2010))


但是,我不确定这些“线性算法”是否在实践中有用,因为在“有界线宽图的回顾”(Shahin Kamali)中,它解释了您需要算法输入k表达式并获得该k表达式是NP-Hard。
user2582 2011年

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是的,获得k表达式是NP完全的,并且这些算法仅具有理论重要性。对于其中的某些问题(尤其是控制问题),存在“更好的算法”。但是,对于固定的k,您可以近似估计cwd <= k的图的cwd。该算法使用等效的复杂性度量等级宽度(例如,参见本调查报告“ P.Hlinený,S。Oum,D。Seese,G。Gottlob:超出树宽的宽度参数及其应用。计算方法J. 51(3 ):326-362(2008)”)。对于某些图类,已知cwd或cwd的上限。
M.kanté2011年
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