We show that for large enough $n$, the number of non-isomorphic pseudoline arrangements of order $n$ is greater than $2^{c\cdot n^2}$ for some constant $c > 0.2604$, improving the previous best bound of $c>0.2083$ by Dumitrescu and Mandal (2020). Arrangements of pseudolines (and in particular arrangements of lines) are important objects appearing in many forms in discrete and computational geometry. They have strong ties for example with oriented matroids, sorting networks and point configurations. Let $B_n$ be the number of non-isomorphic pseudoline arrangements of order $n$ and let $b_n := \log_2(B_n)$. The problem of estimating $b_n$ dates back to Knuth, who conjectured that $b_n \leq 0.5n^2 + o(n^2)$ and derived the first bounds $n^2/6-O(n) \leq b_n \leq 0.7924(n^2+n)$. Both the upper and the lower bound have been improved a couple of times since. For the upper bound, it was first improved to $b_n < 0.6988n^2$ (Felsner, 1997), then $b_n < 0.6571 n^2$ by Felsner and Valtr (2011), for large enough $n$. In the same paper, Felsner and Valtr improved the constant in the lower bound to $c> 0.1887$, which was subsequently improved by Dumitrescu and Mandal to $c>0.2083$. Our new bound is based on a construction which starts with one of the constructions of Dumitrescu and Mandal and breaks it into constant sized pieces. We then use software to compute the contribution of each piece to the overall number of pseudoline arrangements. This method adds a lot of flexibility to the construction and thus offers many avenues for future tweaks and improvements which could lead to further tightening of the lower bound.


翻译:我们证明,对于足够大的 $n$,存在常数 $c > 0.2604$,使得 $n$ 阶非同构伪线排列的数量大于 $2^{c\cdot n^2}$,改进了 Dumitrescu 和 Mandal(2020)之前的最佳下界 $c>0.2083$。伪线排列(特别是线的排列)是离散与计算几何中多种形式出现的重要研究对象,例如与定向拟阵、排序网络和点配置有紧密联系。令 $B_n$ 表示 $n$ 阶非同构伪线排列的数量,$b_n := \log_2(B_n)$。估计 $b_n$ 的问题可追溯到 Knuth,他猜想 $b_n \leq 0.5n^2 + o(n^2)$,并首次推导出下界 $n^2/6 - O(n) \leq b_n \leq 0.7924(n^2+n)$。此后,上下界均被多次改进。对于上界,首先由 Felsner(1997)改进为 $b_n < 0.6988n^2$,随后 Felsner 和 Valtr(2011)对足够大的 $n$ 改进为 $b_n < 0.6571 n^2$。在同一论文中,Felsner 和 Valtr 将下界常数改进为 $c>0.1887$,之后 Dumitrescu 和 Mandal 进一步将其提升至 $c>0.2083$。我们的新下界基于一种构造:该构造以 Dumitrescu 和 Mandal 的构造之一为起点,并将其分解为恒定大小的片段。随后,我们利用软件计算每个片段对伪线排列总数的贡献。该方法为构造增加了极大的灵活性,从而为未来的调整与改进提供了多种途径,有望进一步收紧下界。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Arxiv
85+阅读 · 2022年7月16日
VIP会员
最新内容
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:53
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:46
【伯克利博士论文】基于动作分块策略的强化学习
Transformer增强强化学习:通信网络基础与应用综述
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
5+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
9+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
10+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
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
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