如果是最大度数为3的图,并且是H的小数,则G是H的拓扑小数。
Wikipedia引用了Diestel的“图论”的这一结果。该书的最新版本将其列为Prop 1.7.4。这本书缺少证据或引文。
下落(作为原始证明)是否为人所知?
如果是最大度数为3的图,并且是H的小数,则G是H的拓扑小数。
Wikipedia引用了Diestel的“图论”的这一结果。该书的最新版本将其列为Prop 1.7.4。这本书缺少证据或引文。
下落(作为原始证明)是否为人所知?
Answers:
如果是最大度数为3的图,并且是H的小数,则G是H的拓扑小数。
由于是H的次要元素,因此可以通过删除边,孤立的顶点并执行边收缩来从H获得G。还很容易表明,我们可以坚持要求先完成子图操作,即我们可以先执行所有边和顶点删除,然后再执行所有边收缩。此外,让我们将“边缘收缩”的定义限制为不允许其中一个顶点具有1度的收缩边缘。收缩这样的边缘与删除它相同,因此这不会改变图形次要对象的定义。
令为通过首先执行所有边缘/顶点删除而从H获得的图。H '仍包含G作为未成年人。如果我们证明H '包含G作为拓扑次要位,那么我们就可以了,因为拓扑次要位的定义还允许边缘/顶点删除。
由于仅可以通过边缘收缩从H '获得,因此H '和所有中间图必须具有最大度数3,因为无法通过执行边缘收缩来降低图形的最大度数。(如果我们允许入射在度为1的顶点上的边的收缩,这是可能的。)
因此,请考虑将转换为G的任何步骤。我们可以收缩的边的唯一类型是同时具有2度顶点或1度2顶点和1度3顶点的那些边。(所有其他组合均不起作用。例如,具有两个3度顶点的边在收缩时将产生4度顶点。)
我们也需要一次将此结果用于论文,因此我们在论文中包含了简短的证明。您可以在Quantum查询复杂度较小的图属性中找到结果。在第13页中提到了这一点。但是,这一事实被其他事物的证明所掩盖,并且没有明确地陈述为定理。
同样有趣的是,该定理有一个相反的结论: