Questions tagged «graph-theory»

图论是对图,数学模型的研究,用于对对象之间的成对关系进行建模。

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表示由 在最小的程度出来ģ,并且通过δ - (ģ )的最小入度。δ+(G )δ+(G)\delta^+(G)GGGδ-(G )δ−(G)\delta^-(G) 在一个相关的问题,我所提到的Ghouila-霍利延伸狄拉克的哈密顿周期定理,这表明,如果则G为哈密顿量。δ+(G ),δ-(ģ )≥ Ñ2δ+(G),δ−(G)≥n2\delta^+(G),\delta^-(G) \geq \frac{n}{2} 赛义德(Saeed)在他的评论中评论了一个似乎更强大的扩展,只不过它要求图形必须紧密相连。 刚发布约30年后,强连通性被证明对Ghouila-Houri定理是多余的,我想知道Saeed提出的扩展是否也是如此。 所以问题是: 谁证明(任何人都可以找到参考),该意味着ģ是哈密顿,鉴于ģ强烈连接?δ+(G )+ δ-(ģ )≥ Ñδ+(G)+δ−(G)≥n\delta^+(G)+\delta^-(G) \geq nGGGGGG 是强大的连接冗余这里为好,即不暗示强的连接?δ+(G )+ δ-(ģ )≥ Ñδ+(G)+δ−(G)≥n\delta^+(G)+\delta^-(G) \geq n (请注意,虽然显然必须将图牢固地联系起来才能使其成为哈密顿量,但我要问的是度数条件是否暗含了此条件)。

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查找图的对偶
根据Gross和Tucker的《拓扑图论》一书,给定一个图在表面上的细胞嵌入(通过“表面”,我的意思是一个带有手柄的球体,而在以下指的是正好为的球体。可以通过将嵌入原始图的面视为顶点并为两个面之间添加一条边来定义对偶多重图,以使对应图面在原始图中具有相同的每一侧。n≥0n≥0n\geq 0SnSnS_nnnn 这是我的问题。给定一个图,我需要找到另一个图这样就存在一个表面并且在上存在的蜂窝嵌入,使得是嵌入的对偶。我知道有很多可能的图形;我只需要为每个图找到一个。GGGG′G′G'SSSGGGSSSG′G′G'GGGG′G′G'GGG 我有几个问题。我的当前策略是(1)确定属的,(2)发现的一个嵌入上,和(3)找到的双重该嵌入的。所有这些步骤都具有已知算法(尽管(1)是NP-Hard)。我想知道是否有找到绕过属类计算的的方法,因为这是该方法的瓶颈,这是我的第一个问题。我的第二个问题是:如果我知道是规则的,那可以简化类的计算吗?我的第三个问题是要求提供任何可以帮助我解决此问题的参考资料。nnnGGGGGGSnSnS_nG′G′G'GGG

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最短路径问题的“亲戚”
考虑具有非负边缘权重和两个不同顶点的连通无向图。下面是具有以下所有形式的一些路径问题:查找路径,以使该路径上的边权重的某些函数最小。从这个意义上讲,它们都是最短路径问题的“亲戚”。在后者中,功能只是总和。s,ts,ts,ts−ts−ts-t 注意:我们正在寻找简单的路径,即没有任何重复的顶点。由于我在文献中找不到这些问题的标准名称,因此我自己给它们命名。 具有最小权重间隙的路径:找到一条s−ts−ts-t路径,以使路径上最大和最小边缘权重之间的差异最小。 最平滑的路径:找到一条s−ts−ts-t路径,使该路径上的最大步长最小,其中步长是两个连续边之间的权重差的绝对值。 具有最小高度的路径:让我们通过沿路径的步长之和定义路径的高度(请参见上面的步长定义)。找到最低高度的s−ts−ts-t路径。 具有最小素数权重的路径:假设所有边缘权重均为正整数,请找到一条s−ts−ts-t路径,以使其权重为素数。如果有这样一条路,找到一条可能的最小主要重量。 问题:对这些路径问题了解多少?(以及其他可能以类似的精神构思的方法,应用不同的权重函数。)总的来说,是否有任何指南可以在多项式时间内使边缘权重的哪些函数最小化,并且哪些是NP难的? 注意:例如,有趣的是,虽然权重之和很容易最小化(这是经典的最短路径问题),但是最小化路径上权重的紧密相关的平均数却是NP难的。(将权重2分配给与和关联的所有边,将权重1分配给所有其他边。那么,最小平均权重路径将是最长的路径)。sssttts−ts−ts-t

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相似图查询的有效图同构
给定图形G1,G2和G3,我们要在G1和G2以及G1和G3之间执行同构测试F。如果G2和G3非常相似,使得G3是通过从G2删除一个节点并插入一个节点而形成的,并且我们得到了F(G1,G2)的结果,那么我们可以计算F(G1,G3)而不必从头开始计算它吗通过扩展任何现有的最新方法? 例如,如果G2由节点2、3、4、5组成,而G3由节点3、4、5、6组成,我们可以利用F(G1,G2)的结果来计算F(G1, G3)更有效?

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关于图问题的假设复杂性的常见见解
我遇到了两个关于某些图形问题的假设硬度的例子。假设硬度意味着驳斥某些猜想将暗示相应图形问题的NP完整性。例如,巴内特(Barnette)的猜想指出,每个3连通的立方平面二部图都是哈密顿量。费德(Feder)和苏比(Subi)证明,驳斥该猜想将暗示该猜想类别上图上的哈密顿循环问题的NP-完备性。 Tutte的5流猜想指出,每个无桥图都有无处零的5流。Kochol证明,如果猜想是错误的,那么确定三次方图是否允许无零零5流的问题是NP完全的。 对上述猜想是否有共同的见解,可以解释相应图问题的假设NP完整性?在上述意义上还有假设复杂性的其他例子吗? PS这被发布在MathoverFlow上没有得到答案。

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具有超恒定树宽的图的类
有几种有趣的树型边界树图。例如,树(树宽1),系列平行图(树宽2),外平面图(树宽2),外平面图(树宽O(k)),分支宽度(树宽O(k))的图。 。ķķkķķk 问题:是否有一些有趣的图类实例,它们的树宽不受常量限制,但受函数增长的限制? 是否存在树宽为知名图类?O (对数日志n)Ø(日志⁡日志⁡ñ)O(\log\log n) 是否存在树宽为知名图类?O (对数n)Ø(日志⁡ñ)O(\log n) 我也会对树形为或的图类感兴趣, 其中对数重复执行恒定的次数。O (对数ķn)Ø(日志ķ⁡ñ)O(\log^k n)O (对数日志。。。n )Ø(日志⁡日志。。。ñ)O(\log\log...n) Obs:当然,用给定的树宽来制作人造图族很容易,例如网格。因此,我主要是在寻找在图论的其他分支中已经研究过并且恰好具有树宽或,但非恒定树宽的图族。O (对数n )× nØ(日志⁡ñ)×ñ\;O(\log n)\times n\;O (对数n)Ø(日志⁡ñ)O(\log n)O (对数日志n)Ø(日志⁡日志⁡ñ)O(\log\log n)

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简单无向图中的随机游走和平均击球时间
令是n个顶点和m个边上的简单无向图。G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)nnnmmm 我正在尝试确定用于生成G的随机生成树的Wilson算法的预期运行时间。那里,它被示出为ø (τ ),其中,τ是平均击打时间:τ = Σ v ∈ V π (v )⋅ ħ (Û ,v ),其中: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), 是平稳分布 π (v )= d (v )ππ\pi ,π(v)=d(v)2mπ(v)=d(v)2m\pi(v)=\frac{d(v)}{2m} 是一个任意顶点,并且uuu 是命中时间(AKA访问时间),即从顶点 u开始访问顶点 v之前的预期步数。H(u,v)H(u,v)H(u,v)vvvuuu 平均击球时间的一般上限是多少?最大化平均命中时间的最坏情况图是什么?GGG 为了使我的问题更清楚,我不需要任何计算或详细的证明(尽管它们可能对将来遇到此问题的其他人很有用)。对我个人而言,引用就足够了。 Θ(n)Θ(n)\Theta(n)Θ(nlogn)Θ(nlog⁡n)\Theta(n \log n) 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) 我知道有两种威尔逊算法的公开实现。一个在Boost Graph Library中,第二个在graph-tool中。前者的文档没有提及运行时间,而后者则指出: O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n \log n) 哪一个没有回答问题,实际上似乎与威尔逊的论文不一致。但我报告这是为了以防万一,以节省与咨询实现文档相同想法的任何人的时间。 Ω(n3)Ω(n3)\Omega(n^3)1n1n\frac{1}{n}O(n2)O(n2)O(n^2) …

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遗传图类可以包含几乎所有但不是全部n个顶点图吗?
令QQQ为图的遗传类。(遗传性=封闭相对于服用诱导子图)。让QnQnQ_n表示该组在-点图形。让我们说,如果所有顶点图的分数落在,则包含几乎所有图Q Q n Q n n → ∞nnnQQQQQQnnnQnQnQ_n接近1,作为。n→∞n→∞n\rightarrow\infty 问题:遗传图类包含几乎所有图,但是对于每,至少有一个图不在ñ Q ñQQQnnnQnQnQ_n?

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矩形的生成树数的精确公式
该博客讨论使用计算机生成“扭曲小迷宫”并对其进行枚举。可以使用Wilson算法获得UST进行枚举,但我不记得其中有多少的公式。 http://strangelyconsistent.org/blog/youre-in-a-space-of-twisty-little-mazes-all-alike 原则上,矩阵树定理指出图的生成树数等于图的拉普拉斯矩阵的行列式。令为图,为邻接矩阵,为度矩阵,然后的特征值,然后:G = (E,V)G=(E,V)G= (E,V)一个AAdDDΔ = D − AΔ=D−A\Delta = D - Aλλ\lambda k (G )= 1ñ∏k = 1n − 1λķk(G)=1n∏k=1n−1λk k(G) = \frac{1}{n} \prod_{k=1}^{n-1} \lambda_k 在矩形的情况下,和特征值均应采用特别简单的形式,而我找不到。 m × nm×nm \times n一个AA 矩形的生成树#的确切公式(和渐近性)是什么?m × nm×nm \times n 这是威尔逊运算法则的一个很好的例子。

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图论对证明复杂性理论的限制
证明复杂度是计算复杂度理论的最基本领域。该领域的最终目的是证明,即,任何证明者都不能给出给定输入公式不满足要求的证明。 ñP≠ c o NPñP≠CØñPNP\neq coNP 图是证明的形式模型之一。我的问题是对该模型的进一步限制。 证明表示为DAG。扇入为0的节点具有公理标签。扇出为0的唯一节点对应于“ false”。对于给定的推导输入规则,同时具有入度和出度的每个节点都具有表示命题的标签。 我的问题是: 如果证明DAG的类别受到限制,是否有证明系统和相关研究?欢迎提供论文,调查和讲义。 先前研究过的证明系统(例如Nullstellensatz,Resolution,LS,AC0 Frege,RES(k),多项式微积分和切面)是否具有某些图形理论特征?

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多项式GI隐含多项式(边缘)彩色GI?
从MO交叉发布。 (边缘)有色图形同构是GI,保留了颜色(如果是边缘有色,则为边缘)。 使用(边缘)彩色GI到GI的转换/小工具有几种简化方法。对于边缘彩色GI,最简单的方法是用保留颜色编码的GI保留小工具替换彩色边缘(将边缘再细分足够的次数是最简单的情况)。对于顶点着色的GI,请在顶点上附加一些小工具。 假设GI是某些图类多项式。CCC Q1哪个多项式GI意味着多项式(边缘)彩色GI?CCC 对配件使用归约法可能会使图成为成员。CCC 另一方面,某些小工具/转换可能会使图成为某些其他多项式GI类的成员。 边缘有色还原示例。G→G′G→G′ G \to G' 归纳为。将E (G )中的边缘的颜色设置为1 ,将非边缘的颜色设置为0。保留G并从G '中恢复G的着色功能就是将颜色着色为1的边缘。G '是集团,制图,置换图,并且在许多其他不错的类中几乎可以肯定。细分边缘奇数次(不同为0 ,1去除颜色和使ģ ' 完美二分图,保存同构)。V(G)V(G)V(G)E(G)E(G)E(G)111000GGGGGGG′G′G'111G′G′G'0,10,10,1G′G′G' 也许另一种方法是获取的线图,并添加连接到与E (G ')对应的顶点的悬垂(通用)顶点。G′G′G'E(G′)E(G′)E(G') Q2是否有用于类似结构的漂亮小工具/转换? 关于通过选择一些通用的集团图来平整的想法,并用保留颜色的平面小工具代替边缘交叉,例如,C 4,C 6表示相同的颜色,其他表示不同的颜色。不知道这是否保留同构。G′G′G'C4,C6C4,C6C_4,C_6 另一种可能的方法可能是同构保留着色或细分的每个边缘 ,使用3种颜色0 ,1 ,2为顶点V (G ^ ),È (ģ ),È (¯ ģ) ,并尝试识别自身由构补图交换è (ģ )和è (¯ ģ)。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})E(G)E(G)E(G)E(G¯¯¯¯)E(G¯)E(\overline{G}) Q3 细分的自同构群 可算吗?KnKnK_n 订单后的几个初始条件是 是A05256512,24,120,720,5040,40320,36288012,24,120,720,5040,40320,36288012 , 24 …

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方形网格中的隐藏路径
我偶然发现了David Eppstein提出的一个开放性问题,我对它的复杂性状态很感兴趣。他推测这是NP完全的。 输入:通过Ñ的0和1分的,序列矩阵Ñ 2点 0和1点的nnnnnnn2n2n^2 问题:是否存在穿过相邻矩阵条目的路径,该路径恰好覆盖每个矩阵条目一次,且值匹配给定序列? 有没有人证明这个问题确实很困难?

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树宽与集团数之间的关系
有没有很好的图类,其树宽由集团编号的函数即上限较高?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)) 例如,对于任何和弦图,我们都有,这是一个经典的事实。因此,与弦图相关的类可能是不错的选择。GGGtw(G)=ω(G)−1tw(G)=ω(G)−1tw(G)=\omega(G)-1


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完整性树
如果图的生成树的叶子集在宿主图中引起了完整的子图,则将其称为完整性树。给定一个图 和一个整数k,确定G是否包含最多k个叶子的完整性树的复杂性是什么?GGGkkkGGGkkk 提出此问题的原因是,独立树的相应问题 是NP完全的,此处独立树是生成树,因此其叶子的集合是主图中的独立集合。 另一个原因是这个问题 (以及相应的答案)。事实证明,当且仅当G是完整图或一个循环时,G的每个生成树才是完整性树。 GGGGGG

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