An oriented graph has weak diameter at most $d$ if every non-adjacent pair of vertices are connected by a directed $d$-path. The function $f_d(n)$ denotes the minimum number of arcs in an oriented graph on $n$ vertices having weak diameter $d$. Finding the exact value of $f_d(n)$ is a challenging problem even for $d = 2$. This function was introduced by Katona and Szemeredi (1967), and after that several attempts were made to find its exact value by Znam (1970), Dawes and Meijer (1987), Furedi, Horak, Pareek and Zhu (1998), and Kostochka, Luczak, Simonyi and Sopena (1999) through improving its best known bounds. In that process, it was proved that this function is asymptotically equal to $n\log_2 n$ and hence, is an asymptotically increasing function. However, the exact value and behaviour of this function was not known. In this article, we observe that the oriented graphs with weak diameter at most $2$ are precisely the absolute oriented cliques, that is, analogues of cliques for oriented graphs in the context of oriented coloring. Through studying arc-minimal absolute oriented cliques we prove that $f_2(n)$ is a strictly increasing function. Furthermore, we improve the best known upper bound of $f_2(n)$ and conjecture that our upper bound is tight. This improvement of the upper bound improves known bounds involving the oriented achromatic number.


翻译:一个定向图具有弱直径至多为$d$,如果每对不相邻顶点均由一条有向$d$路径连接。函数$f_d(n)$表示在$n$个顶点上具有弱直径$d$的定向图所需的最小弧数。即使对于$d = 2$,精确确定$f_d(n)$的值也是一个具有挑战性的问题。该函数由Katona和Szemerédi于1967年引入,此后Znam(1970)、Dawes和Meijer(1987)、Füredi、Horak、Pareek和Zhu(1998),以及Kostochka、Łuczak、Simonyi和Sopena(1999)通过改进其最佳已知界试图确定其精确值。在此过程中,证明了该函数渐近等于$n\log_2 n$,因此是一个渐近递增函数。然而,该函数的精确取值和行为此前尚不明确。本文发现,弱直径至多为$2$的定向图恰好是绝对定向团,即定向着色背景下定向图相对于团的类比。通过研究弧最小绝对定向团,我们证明$f_2(n)$是一个严格递增函数。此外,我们改进了$f_2(n)$的最佳已知上界,并推测该上界是紧的。该上界的改进提升了涉及定向无彩色数的已知界。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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
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
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Augmentation for small object detection
Arxiv
13+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:30
多智能体协作机制
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:26
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
9+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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
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
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员