The goal of local certification is to locally convince the vertices of a graph $G$ that $G$ satisfies a given property. A prover assigns short certificates to the vertices of the graph, then the vertices are allowed to check their certificates and the certificates of their neighbors, and based only on this local view, they must decide whether $G$ satisfies the given property. If the graph indeed satisfies the property, all vertices must accept the instance, and otherwise at least one vertex must reject the instance (for any possible assignment of certificates). The goal is to minimize the size of the certificates. In this paper we study the local certification of geometric and topological graph classes. While it is known that in $n$-vertex graphs, planarity can be certified locally with certificates of size $O(\log n)$, we show that several closely related graph classes require certificates of size $Ω(n)$. This includes penny graphs, unit-distance graphs, (induced) subgraphs of the square grid, 1-planar graphs, and unit-square graphs. These bounds are tight up to a constant factor and give the first known examples of hereditary (and even monotone) graph classes for which the certificates must have linear size. For unit-disk graphs we obtain a lower bound of $Ω(n^{1-δ})$ for any $δ>0$ on the size of the certificates, and an upper bound of $O(n \log n)$. The lower bounds are obtained by proving rigidity properties of the considered graphs, which might be of independent interest.


翻译:局部验证的目标是让图$G$的顶点在局部确信$G$满足给定性质。证明者为图的顶点分配短证书,随后顶点被允许检查自身及其邻居的证书,仅基于这一局部视图,它们必须判定$G$是否满足给定性质。若图确实满足该性质,则所有顶点必须接受该实例;否则至少存在一个顶点必须拒绝实例(对任意可能的证书分配方案)。研究目标在于最小化证书尺寸。本文研究几何与拓扑图类的局部验证问题。虽然已知在$n$顶点图中,平面性可通过尺寸为$O(\log n)$的证书进行局部验证,但我们证明若干密切相关的图类需要$Ω(n)$尺寸的证书。这包括便士图、单位距离图、方形网格的(诱导)子图、1-平面图以及单位方形图。这些界限在常数因子内是紧的,并首次给出了需要线性尺寸证书的遗传性(甚至单调性)图类实例。对于单位圆盘图,我们获得证书尺寸的下界为$Ω(n^{1-δ})$(对任意$δ>0$),上界为$O(n \log n)$。下界通过证明所研究图的刚性性质获得,该性质可能具有独立的研究价值。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
32+阅读 · 2021年8月7日
专知会员服务
46+阅读 · 2020年10月22日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
图分类:结合胶囊网络Capsule和图卷积GCN(附代码)
中国人工智能学会
36+阅读 · 2019年2月26日
干货——图像分类(下)
计算机视觉战队
14+阅读 · 2018年8月28日
实战|手把手教你实现图象边缘检测!
全球人工智能
10+阅读 · 2018年1月19日
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9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
0+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 · 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
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 · 2月5日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
7+阅读 · 7月28日
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
5+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
9+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
12+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
10+阅读 · 7月26日
相关VIP内容
专知会员服务
32+阅读 · 2021年8月7日
专知会员服务
46+阅读 · 2020年10月22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
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
图分类:结合胶囊网络Capsule和图卷积GCN(附代码)
中国人工智能学会
36+阅读 · 2019年2月26日
干货——图像分类(下)
计算机视觉战队
14+阅读 · 2018年8月28日
实战|手把手教你实现图象边缘检测!
全球人工智能
10+阅读 · 2018年1月19日
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9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
0+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 · 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
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