Твердость проблем FPT

13

Покрытие Vertex может быть легко уменьшено до Независимого набора и наоборот.

Однако в контексте параметризованной сложности Независимый набор сложнее, чем Vertex Cover. Ядро с вершин существует для Vertex Cover, но независимое множество W 1 жестких.2k

Как меняется характер Независимого множества в контексте FPT и почему?

Нихилу
источник

Ответы:

9

Основная идея ответа: если мы уменьшим экземпляр параметризованного независимого набора до параметризованного покрытия вершин, то параметр, который у нас получится, зависит от размера графика и зависит не только от входного параметра. Теперь немного подробнее.

Как вы знаете, параметризованная задача находится в (равномерном) FPT, если существует алгоритм, который решает, содержится ли вход ( x , k ) в Q за время f ( k ) | х | O ( 1 ) для некоторой функции f .Q(x,k)Qf(k)|x|O(1)f

Поскольку вы можете решить, будет ли граф иметь покрытие вершин размера k , выбрав ребро и разветвление, на котором из двух его конечных точек поместить в покрытие вершин, это разветвление только углубляется на k (иначе вы положили больше k вершины в обложке) и легко проходит во времени O ( 2 k n 2 ) ; следовательно, k- Vertex Cover находится в FPT.GkkkO(2kn2)k

Теперь предположим, что мы хотим попробовать использовать этот алгоритм, чтобы показать, что параметризованный независимый набор находится в FPT; предположим, что нам дан граф на n вершинах, и мы хотим решить, имеет ли он независимый набор размеров . Это эквивалентно вопросу, имеет ли G покрытие вершин размера n - . Таким образом , мы используем выше алгоритм для вычисления ответа в O ( 2 н - п 2 ) времени. Для нашего алгоритма FPT экспоненциальная функция во время выполнения может зависеть от параметра, который равен , но он НЕ может зависеть от размера входа, который равен nGnGnO(2nn2)n; но подход , который мы набросали использует время экспоненту в и поэтому не является параметром FPT по параметру л . Вот почему тот факт, что Vertex Cover находится в FPT, не означает, что Независимый набор находится в FPT.n

Барт Янсен
источник
Спасибо за все отклики. В контексте параметризованной сложности, я понимаю идею, когда пытаюсь изучить твердость Независимого множества, исходя из Vertex Cover. Тем не менее, я не нашел никакого объяснения, которое смотрит на Независимый набор, независимо от контекста покрытия Vertex? Есть ли что-то в структуре (или врожденной природе) нахождения независимого набора, что делает его более сложным?
Нихил
Барт, почему нет параметра для которого восстановление работает так, как нужно? k
Рафаэль
@ Рафаэль: Не могли бы вы уточнить свой вопрос? В только параметрах «разрешенные» на вопрос , что ОП являются соответствующими размерами решений. Если мы допустим произвольные параметры, то есть много, для которых сокращение работает как нужно (если я правильно понял эту фразу): например, если мы сохраним параметр как «размер покрытия вершин минимального размера» для обеих задач, то оба FPT; MinVC по аргументу Барта и MaxIndSet по тому же аргументу и с использованием сокращения ОП. Только когда мы настаиваем на том, чтобы параметром MaxIndSet был размер его решения, проблема становится W [1] -твердой.
gphilip
Вы прекрасно поняли мой вопрос! В этом смысле вопрос ОП некорректен: имеет смысл говорить о параметризованной сложности для пар (непараметризированной) задачи и параметра. Я мысленно заполнил этот пробел словом «forall», что означало, что я тоже прочитал ответ Барта в смысле «для всех » и подумал, что он неправильный / неполный. Поэтому мой вопрос. Кстати, у других ответов такая же проблема. Очевидно, все, кроме меня, заполняют пробел каноническим выбором. k
Рафаэль
6

Я бы не сказал, что «природа» проблемы меняется, что бы это ни значило. Все, что изменяется, - это параметр, то есть способ измерения сложности проблемы.

Графы, у которых размер вершины не превышает , настолько структурированы, что их можно эффективно уменьшить в размерах: мы можем жадно найти максимальное совпадение размера не более k, а остальная часть графика представляет собой, по крайней мере, независимый набор размеров. п - 2 к . Используя правила сокращения, такие как сокращение короны, количество вершин может быть уменьшено до максимум 2 k .kkn2k2k

С другой стороны, графы, у которых вершинные покрытия имеют размер не более (или, что эквивалентно, максимальные независимые имеют размер не менее k ), по-видимому, не имеют такой простой структуры. Это можно сделать точным, как вы указали: их структура позволяет нам кодировать любую W [ 1 ] -проблему.nkkW[1]

Holger
источник
4

Следующее может дать некоторую интуицию для разницы. Подмножество вершин S является покрытием вершин G = (V, E) тогда и только тогда, когда VS является независимым множеством, поэтому, если MVC является размером минимального покрытия вершин, то MIS = | V | -MVC является размером максимальный независимый набор. Алгоритм FPT, параметризованный X, допускает экспоненциальное время выполнения как функцию X. Случайный граф на n вершинах с вероятностью ребра половина имеет с высокой вероятностью MIS размером около 2logn и MVC размером около n-2logn. Таким образом, по крайней мере для этих графиков алгоритм FPT, параметризованный MVC, просто позволяет гораздо больше времени, чем один, параметризованный MIS.


источник
4

Хотя я согласен с тем, что сказали другие, другой способ, который я считаю полезным, думая об этих вещах, состоит в том, чтобы переформулировать проблему как проблему распознавания, то есть "принадлежит ли входной граф семейству графов, у которых покрытие вершин не больше k?" / «Принадлежит ли входной граф семейству графов с независимым множеством не менее k?».

Интуитивно понятно, что более ограниченное семейство графов должно быть легче распознать, чем более богатое, более общее. Семейство графов покрытия вершин не более k очень ограничено, фактически каждый такой граф может быть описан с использованием всего битов, что намного меньше, чем обычно требуется O ( n 2 ) бит , предполагая, что k значительно меньше, чем n. Семейство графов независимого множества, по крайней мере, k, с другой стороны, очень богато: любой граф можно отредактировать так, чтобы он принадлежал ему, удалив не более k 2 ребер.O(k2+2klogn)O(n2)k2

Так что для меня это одно интуитивное объяснение, почему я ожидал бы, что будет легче распознать небольшое покрытие вершин, чем небольшое независимое множество. Конечно, должно быть очевидно, что вышеприведенные мысли не близки к формальному аргументу, и я полагаю, что в конечном итоге наиболее убедительным доказательством того, что действительно сложнее распознать независимый набор размера k, является именно W-твердость независимого устанавливать!

Майкл Лэмпис
источник
Как удаления ребер достаточно, чтобы дать графу независимый набор k вершин? Я думаю, что вам нужно ( кk2kудаления ребер, если вы хотите получить независимый набор размераkв полном графе поnвершинам. (k2)+k(nk1)kn
Барт Янсен
@Bart: Для независимого набора из вершин вам нужно только убедиться, что между этими k вершинами не существует ребер , и что существует не более k ( k - 1 ) k 2 ребер в (простом) подграфе порядка k , kkk(k1)k2k
Матье Шапель
3

Это очень косвенный ответ, и он может не совсем решить вашу проблему. Но FPT и иерархия W тесно связаны с приближенностью (проблемы FPT часто имеют PTAS и т. Д.). В этом контексте обратите внимание, что для любого графа VC = n - MIS, и поэтому приближение для VC не дает приближения для MIS. Вот почему вам нужны L-сокращения для приближений. Я подозреваю, что для параметризованной сложности существует эквивалентное понятие «сохранение ядра».

Суреш Венкат
источник
Есть ли в FPT понятие "сохранение ядра"?
Нихил
Я не знаю: отсюда цитаты :). Я жду, пока не войдут эксперты по параметризованной сложности.
Суреш Венкат
2
Вы только что вызвали это! ;)
Рафаэль
4
PptpQ(x,k)P(x,k)QkkO(1)PptpQQPQP
O(21/ϵnk)O(n1/ϵ)