Я пытаюсь найти, насколько близки и , когда и является константой, не зависящей от n (поэтому ). Моя оценка такова: whp, но я не смог доказать это.E [ t w ( G ) ] G ∈ G ( n , p = c / n ) c > 1 E [ t w ( G ) ] = Θ ( n ) t w ( G ) ≤ E [ t w ( G ) ] + o ( n )
23
Ответы:
Вам не нужно вычислять дисперсию, чтобы доказать концентрацию tw (G (n, p)) вокруг ее ожидания. Если два графа G 'и G отличаются на одну вершину, то их ширина дерева отличается не более чем на один. Вы можете использовать стандартный метод, неравенство Хоффдинга-Азумы, примененный к мартингалу экспозиции вершины, чтобы показать, например,
,P ( | tw(G(n,p))- E tw(G(n,p)) | >t)≤ 3 e- т2/ (2н)
источник