A convexity space is an ordered pair $(V,\mathcal{C})$, where $V$ is an arbitrary set and $\mathcal{C}$ is a family of subsets of $V$, called convex, which contains $\{\emptyset,V\}$ and is closed under intersections and nested unions of its elements. For any $S\subseteq V$, the convex hull of $S$ is the inclusion-wise minimum convex set $C\in \mathcal{C}$ such that $S\subseteq C$. For a convex set $C\in \mathcal{C}$, an element $p\in C$ is an extreme of $C$ if $p$ does not belong to the convex hull of $C\setminus\{p\}$. A convexity $\mathcal{C}$ defined over $V$ is a convex geometry if any convex set $C\in \mathcal{C}$ is the convex hull of its extreme elements. Given an oriented graph $D = (V,A)$, the family $\mathcal{C}$ of subsets of $V$ is the $\overrightarrow{P_3}$-convexity defined over $D$ if $\mathcal{C}$ is formed by all (convex) sets $C\subseteq V$ such that no vertex $v\in V\setminus C$ is the central vertex of a directed path $P=(u,v,w)$ with $\{u,w\} \subseteq C$, while in the $\overrightarrow{P_3^*}$-convexity defined over $D$, we have that no vertex $v\in V\setminus C$ is the central vertex of a directed path $P=(u,v,w)$ such that $\{u,w\} \subseteq C$ and $(u,w)\notin A$. In this work, we present necessary and sufficient conditions over an oriented graph $D$ so that the $\overrightarrow{P_3}$-convexity over $D$ is geometric, or the $\overrightarrow{P_3^*}$-convexity over $D$ is geometric. While the first case implies a polynomial-time algorithm to decide whether the $\overrightarrow{P_3}$-convexity over $D$ is a geometric, we show that it is coNP-complete to decide whether the $\overrightarrow{P_3^*}$-convexity over $D$ is a convex geometry. We also present a family termed acyclic indifference oriented graphs and demonstrate that deciding whether the $\overrightarrow{P_3^*}$-convexity in this class is geometric can be solved in polynomial-time.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【斯坦福】凸优化圣经- Convex Optimization (附730pdf下载)
专知会员服务
232+阅读 · 2020年6月5日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
论文浅尝 | 知识图谱三元组置信度的度量
开放知识图谱
24+阅读 · 2019年5月16日
超详细干货 | 三维语义分割概述及总结
计算机视觉life
33+阅读 · 2019年3月19日
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26日
论文浅尝 | Open world Knowledge Graph Completion
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月30日
基础|Word2vec的原理介绍
全球人工智能
10+阅读 · 2018年1月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 7月13日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
7+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
14+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
9+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
9+阅读 · 8月31日
相关VIP内容
【斯坦福】凸优化圣经- Convex Optimization (附730pdf下载)
专知会员服务
232+阅读 · 2020年6月5日
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
论文浅尝 | 知识图谱三元组置信度的度量
开放知识图谱
24+阅读 · 2019年5月16日
超详细干货 | 三维语义分割概述及总结
计算机视觉life
33+阅读 · 2019年3月19日
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26日
论文浅尝 | Open world Knowledge Graph Completion
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月30日
基础|Word2vec的原理介绍
全球人工智能
10+阅读 · 2018年1月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员