WikiDer > Несоответствие гиперграфов

Discrepancy of hypergraphs

Несоответствие гиперграфов это область теория несоответствия.

Расхождения гиперграфа в двух цветах

В классической постановке мы стремимся разбить вершины из гиперграф ${displaystyle {mathcal {H}} = (V, {mathcal {E}})}$ на два класса таким образом, чтобы в идеале каждое гиперребро содержало одинаковое количество вершин в обоих классах. Разбиение на два класса можно представить раскраской ${displaystyle chi двоеточие Vightarrow {-1, + 1}}$ . Мы называем −1 и +1 цвета. Цветовые классы ${displaystyle chi ^ {- 1} (- 1)}$ и ${displaystyle chi ^ {- 1} (+ 1)}$ образуют соответствующий раздел. Для гиперребра ${displaystyle Ein {mathcal {E}}}$ , набор

{displaystyle chi (E): = sum _ {vin E} chi (v).}

В несоответствие ${displaystyle {mathcal {H}}}$ относительно ${displaystyle chi}$ и несоответствие ${displaystyle {mathcal {H}}}$ определены

{displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}, chi): =; max _ {Ein {mathcal {E}}} | chi (E) |,}

{displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}): = min _ {chi: Vightarrow {-1, + 1}} operatorname {disc} ({mathcal {H}}, chi).}

Эти понятия, а также термин «несоответствие», кажется, впервые появились в статье Бек.^[1] Более ранние результаты по этой проблеме включают знаменитую нижнюю оценку несовпадения арифметических прогрессий Рота.^[2] и оценки сверху для этой задачи и других результатов Erds и Спенсер^[3]^[4] и Шаркози (описано на стр. 39).^[5] В то время проблемы несоответствия назывались квази-Рэмси проблемы.

Чтобы получить некоторое представление об этой концепции, давайте рассмотрим несколько примеров.

Если все края ${displaystyle {mathcal {H}}}$ пересекаются тривиально, т.е. ${displaystyle E_ {1} cap E_ {2} = varnothing}$ для любых двух различных ребер ${displaystyle E_ {1}, E_ {2} в {mathcal {E}}}$ , то невязка равна нулю, если все ребра имеют четные мощности, и единице, если имеется ребро нечетной мощности.
Другая крайность отмечена полный гиперграф ${displaystyle (V, 2 ^ {V})}$ . В этом случае расхождение составляет ${displaystyle lceil {frac {1} {2}} | V | ceil}$ . Любая двухцветная раскраска будет иметь цветовой класс не ниже этого размера, и этот набор также является ребром. С другой стороны, любая окраска ${displaystyle chi}$ с цветовыми классами размера ${displaystyle lceil {frac {1} {2}} | V | ceil}$ и ${displaystyle lfloor {frac {1} {2}} | V | floor}$ доказывает, что расхождение не превышает ${displaystyle lceil {frac {1} {2}} | V | ceil}$ . Кажется, что несоответствие отражает, насколько хаотичны гиперребры ${displaystyle {mathcal {H}}}$ пересекаются. Однако, как показывает следующий пример, все не так просто.
Набор ${displaystyle n = 4k}$ , ${displaystyle kin {mathcal {N}}}$ и ${displaystyle {mathcal {H}} _ {n} = ([n], {Esubseteq [n] mid | Ecap [2k] | = | Esetminus [2k] |})}$ . Сейчас же ${displaystyle {mathcal {H}} _ {n}}$ имеет много (более ${displaystyle {inom {n / 2} {n / 4}} ^ {2} = Theta ({frac {1} {n}} 2 ^ {n})}$ ) сложно пересекающиеся ребра, но невязка нулевая.

Последний пример показывает, что мы не можем рассчитывать определить расхождение, глядя на один параметр, такой как количество гиперребер. Тем не менее, размер гиперграфа дает первые оценки сверху.

Теоремы

${displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}) leq {sqrt {2nln (2m)}}.}.}$

где n - количество вершин, а m - количество ребер.

Доказательство представляет собой простое применение вероятностного метода: Пусть ${displaystyle chi: Vightarrow {-1,1}}$ случайная раскраска, т.е.

{displaystyle Pr (chi (v) = - 1) = Pr (chi (v) = 1) = {frac {1} {2}}}

независимо для всех ${displaystyle vin V}$ . С ${displaystyle chi (E) = sum _ {vin E} chi (v)}$ представляет собой сумму независимых −1, 1 случайных величин. Итак, у нас есть ${displaystyle Pr (| chi (E) |> лямбда) <2exp (-lambda ^ {2} / (2n))}$ для всех ${displaystyle Esubseteq V}$ и ${displaystyle lambda geq 0}$ . Положить ${displaystyle lambda = {sqrt {2nln (2m)}}}$ для удобства. потом

{displaystyle Pr (operatorname {disc} ({mathcal {H}}, chi)> lambda) leq sum _ {Ein {mathcal {E}}} Pr (| chi (E) |> lambda) <1.}

Поскольку случайная раскраска с положительной вероятностью имеет расхождение не более ${displaystyle lambda}$ , в частности, есть раскраски с расхождением не более ${displaystyle lambda}$ . Следовательно ${displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}) leq лямбда. Коробка }$

Для любого гиперграфа ${displaystyle {mathcal {H}}}$ такой, что ${displaystyle mgeq n}$ у нас есть ${displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}) = O ({sqrt {n}}).}$

Чтобы доказать это, потребовался гораздо более сложный подход с использованием функции энтропии. Конечно, это особенно интересно для ${displaystyle m = O (n)}$ . В случае ${displaystyle m = n}$ , ${displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}) leq 6 {sqrt {n}}}$ может быть показано для достаточно большого n. Поэтому этот результат обычно называют «Достаточно шести стандартных отклонений». Это считается одной из вех в теории несоответствий. Энтропийный метод нашел множество других приложений, например в доказательстве точной верхней оценки арифметических прогрессий Матушек и Спенсер^[6] или верхняя граница в терминах функции первичного разрушения, полученная Матушеком.^[7]

Предположим, что каждая вершина ${displaystyle {mathcal {H}}}$ содержится не более чем в t ребрах. потом

{displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}) <2t}

Этот результат, Теорема Бека – Фиала, принадлежит Беку и Фиале.^[8] Они ограничивают расхождение максимальной степенью ${displaystyle {mathcal {H}}}$ Это известная открытая проблема, можно ли улучшить эту оценку асимптотически (модифицированные версии исходного доказательства дают 2т−1 или даже 2т−3). Бек и Фиала предположили, что ${displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}) = O ({sqrt {t}})}$ , но пока что в этом направлении мало что сделано. Беднарчак и Хельм^[9] и Хельм^[10] улучшил Beck-Fiala крошечными шагами, чтобы ${displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}) leq 2t-3}$ (для немного ограниченной ситуации, т.е. ${displaystyle tgeq 3}$ ) .Бух^[11] улучшил это в 2016 году до ${displaystyle 2t-log ^ {*} t}$ ,куда ${журнал displaystyle ^ {*} t}$ обозначает повторный логарифмСледствие из статьи Бека.^[1] - впервые явным образом появилось понятие несоответствия - показывает ${displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}) leq C {sqrt {tlog m}} log n}$ для некоторого постоянного C. Последнее улучшение в этом направлении принадлежит Banaszczyk:^[12] ${displaystyle operatorname {disc} ({mathcal {H}}) = O ({sqrt {tlog n}})}$ .

Классические теоремы

Прямоугольники, параллельные осям в плоскости (Рот, Шмидт)
Несоответствие полуплоскостей (Александр, Матушек)
Арифметические прогрессии (Рот, Шаркози, Бек, Матушек и Спенсер)
Теорема Бека – Фиала
Достаточно шести стандартных отклонений (Спенсер)

Основные открытые проблемы

Прямоугольники, параллельные оси, размерностью три и выше (Фольклор)
Гипотеза Комлоса

Приложения

Численное интегрирование: методы Монте-Карло в больших размерностях.
Вычислительная геометрия: Алгоритмы разделяй и властвуй.
Обработка изображений: полутоновое изображение

Примечания

^ ^а ^б Дж. Бек: «Оценка Ротом несоответствия целочисленных последовательностей почти точна», стр. 319-325. Комбинаторика, 1, 1981
^ К. Ф. Рот: «Замечание о целочисленных последовательностях», страницы 257–260. Acta Arithmetica 9, 1964
^ Дж. Спенсер: «Замечание о раскраске целых чисел», страницы 43–44. Канадский математический бюллетень 15, 1972.
^ П. Эрдеш и Дж. Спенсер: "Дисбаланс в k-цветах", страницы 379–385. Сети 1, 1972.
^ П. Эрдеш и Дж. Спенсер: «Вероятностные методы в комбинаторике». Будапешт: Akadémiai Kiadó, 1974.
^ Я. Матушек и Й. Спенсер: «Расхождения в арифметических прогрессиях», страницы 195–204. Журнал Американского математического общества 9, 1996.
^ Ю. Матушек: "Точная верхняя оценка невязки полупространств", стр. 593–601. Несоответствие и вычислительная геометрия 13, 1995.
^ Дж. Бек и Т. Фиала: "Теоремы об образовании целых чисел", страницы 1–8. Дискретная прикладная математика 3, 1981.
^ Д. Беднарчак и М. Хельм: «Заметка о теореме Бека-Фиала», страницы 147–149. Комбинаторика 17, 1997.
^ М. Хельм: «К теореме Бека-Фиала», стр. 207. Дискретная математика 207, 1999.
^ Б. Бух: "Улучшение теоремы Бека – Фиала", стр. 380-398. Комбинаторика, теория вероятностей и вычисления 25, 2016.
^ Banaszczyk, W. (1998), "Балансирующие векторы и гауссовская мера п-мерные выпуклые тела », Случайные структуры и алгоритмы, 12: 351–360, Дои:10.1002 / (SICI) 1098-2418 (199807) 12: 4 <351 :: AID-RSA3> 3.0.CO; 2-S.

Navigation