Амплитуда случайных кубических графов

10

Рассмотрим связный случайный кубический граф G=(V,E) для n=|V|вершины, взятые из G(n,3 -reg ) (как определено здесь , то есть 3n является четным и любые два графа имеют одинаковую вероятность).

Конечно , есть n возможной ширину первых Поисковые, по одному для каждого начального узла sV . Широтой первый поиск BG , начиная с узла sV назначает уровня d(s,v) для каждого узла vV , где d(s,v) является расстояние между s и v в G .

BGe = { u , v } E

L(s,{u,v})=max{d(s,u),d(s,v)}
e={u,v}E

Для конкретного поиска в , пусть будет числом ребер, которым присвоен уровень , и пусть . Другими словами - это число ребер уровня, содержащих больше ребер, чем любого другого уровня. Пусть , наконец, \ альфа (G) является максимальным \ альфа (B_G) для любого из п Ширина первых Поиски G .BGα(BG,i)iα(BG)=maxi{α(BG,i)}α(BG)α(G)α(BG)nG

Назовем α(G) с амплитудой в G .

Вопрос

Как ожидаемое значение растет при стремлении к бесконечности? Напомним , что является случайной кубической . Точнее, я действительно хотел бы знать, принадлежит ли ожидаемое значение к .α(G)nGα(G)o(n)

Так как четное, предел считается таким, что мне наплевать на нечетные .нnn

Джорджио Камерани
источник
3
(1) Пожалуйста, укажите, из какого распределения вероятностей вы рисуете свой кубический график. (2) Вас интересует ожидание как функции от n или что-то еще? (3) Я предполагаю, что n четно (иначе кубический граф не существует). Итак, я полагаю, что предел считается таким, чтобы вам было наплевать на нечетные числа . α(G)nnn
Ёсио Окамото
@YoshioOkamoto: (1) Из -reg ), как определено в stanford.edu/class/msande337/notes/… ( 3 n четное и любые два графика имеют одинаковую вероятность). (2) Я обогатил вопрос, чтобы прояснить этот момент. (3) Да, n четное, и предел считается таким, что мне все равно, нечетные n . G(n,3)3nnn
Джорджио Камерани
@SureshVenkat: Спасибо за улучшение читабельности вопроса ;-)
Джорджио Камерани
2
Позвольте мне сказать, что весьма вероятно, что на случайных кубических графиках есть результаты концентрации для , что означает, что ожидаемое значение, значение высокой вероятности и т. Д. Все одинаковы. Если ОП не уточнит, я думаю, что ответ на любой из этих вопросов будет разумным ответом на этот вопрос. α(G)
Питер Шор
2
@WalterBishop: Позвольте мне задать еще один вопрос. Как вы определяете если G отключен? α(G)G
Йошио Окамото

Ответы:

10

Амплитуда для расширителей графов. Случайный 3-регулярный граф асимптотически почти наверняка является графом расширителя (см. Википедию) , поэтому ожидание амплитуды будет равно Θ ( n ) , поскольку вероятность того, что это не граф расширителя, переходит в 0, а n переходит в .α(n)=Θ(n)Θ(n)0n

Для графа расширителя с параметром для любого набора s вершин с s n / 2 существуют β s соседей множества. Теперь пусть число вершин на уровне j равно j , а 0 = 1 . Тогда из свойства разложения получаем, что пока j не слишком велико (т. Е. Мы еще не включили половину вершин) jββssn/2βsjj0=1j Теперь ищем уровеньj,который содержит вершинуn

jβi=0j1i
j . То есть, такΣ J - 1 я = 0 ля<п/3иΣ J я = 0 ляп/3. Если этот уровень большой, т.Е. ℓjn/6, то все готово. В противном случае следующий уровень имеет размер j+1βn3i=0j1i<n/3i=0jin/3jn/6 и мы сделали.
j+1βi=0jiβn3,

Хотя в этом доказательстве рассматривается количество вершин на уровне, а не количество ребер (о которых спрашивал OP), на шаге всегда добавляется как минимум столько же ребер, сколько и вершин на уровне i , поскольку каждая вершина должна быть достигнута. каким-то краем.ii

Питер Шор
источник
Спасибо за Ваш ответ! Это очень удивительно (по крайней мере для меня): даже если общее количество ребер равно , а количество уровней равно Ω ( l o g ( n ) ) , самый переполненный уровень имеет еще Θ ( n ) ребер. Таким образом, края не распределены равномерно по уровням: моя (эмпирическая, неправильная) интуиция заключалась в том, что, за исключением нескольких начальных уровней и нескольких конечных уровней, должно было быть Ω ( l o g ( n ) )m=1.5nΘ(n)Ω(log(n))Θ(n)Ω(log(n))центральные уровни, между которыми края были бы разбросаны несколько равномерно.
Джорджио Камерани
с "эмпирическим" вы имеете в виду, что вы на самом деле запускали тесты? составляет около 0,1845 для кубических случайных графиков, см. ftp-sop.inria.fr/mascotte/personnel/Stephane.Perennes/Bol88.pdfβ0.1845
от
Да, я провел тесты от до n = 150000 и измерил величину k = α ( G )n=100n=150000 . Если быkприблизилось к0приувеличенииn, это дало бы эмпирическое доказательство того, чтоα(G)o(n). Околоn=100,kбыло около0,3, а околоn=150000,kбыло около0,26(конечно, я никогда не рассматривал эти числа как эмпирическое доказательство, потому чтоn=150000все еще слишком мало, чтобы представлять асимптотику). Однако, когда я сказал «эмпирическая интуиция»k=α(G)mk0nα(G)o(n)n=100k0.3n=150000k0.26n=150000
Джорджио Камерани
... Я имел в виду реальное (неправильное) чувство, а не результат тестов: я несколько чувствовал, что эти BFS должны иметь форму "колбасы" (то есть крошечные в крайних точках и с постоянной тиканью посередине). «Они должны быть такими», - подумал я. Приведенное выше доказательство показывает, насколько ошибочной была моя интуиция. Тем не менее, я до сих пор удивляюсь: ребрами, Ω ( л о г ( п ) ) уровней, а не O ( пΘ(n)Ω(log(n)) ребер на каждом уровне. O(nlog(n))
Джорджио Камерани
5

Ответ Питера Шора действительно хорош, но есть и другой способ ответить на этот вопрос: доказать, что ширина дерева ограничена сверху в два раза по амплитуде (вершинная версия). Поскольку мы знаем, что 3-регулярные расширители имеют линейную ширину дерева, мы закончили.

См. Конструкцию разложения дерева по дереву BFS, слайд 15 этой презентации: http://www.liafa.jussieu.fr/~pierref/ALADDIN/MEETING2/soto.pdf

Легко видеть, что размер каждой сумки ограничен сверху в два раза самым широким уровнем.

didest
источник
Спасибо за ваш ответ, эта презентация была очень полезной.
Джорджио Камерани