Given a large graph $G$ with a set of its $k$ vertices called terminals, a \emph{quality-$q$ flow sparsifier} is a small graph $G'$ that contains the terminals and preserves all multicommodity flows between them up to some multiplicative factor $q\ge 1$, called the \emph{quality}. Constructing flow sparsifiers with good quality and small size ($|V(G')|$) has been a central problem in graph compression. The most common approach of constructing flow sparsifiers is contraction: first compute a partition of the vertices in $V(G)$, and then contract each part into a supernode to obtain $G'$. When $G'$ is only allowed to contain all terminals, the best quality is shown to be $O(\log k/\log\log k)$ and $Ω(\sqrt{\log k/\log\log k})$. In this paper, we show that allowing a few Steiner nodes does not help much in improving the quality. Specifically, there exist $k$-terminal graphs such that, even if we allow $k\cdot 2^{(\log k)^{Ω(1)}}$ Steiner nodes in its contraction-based flow sparsifier, the quality is still $Ω\big((\log k)^{0.3}\big)$.


翻译:给定一个大型图$G$及其$k$个顶点构成的终端集,一个\emph{质量-$q$流稀疏化器}是指一个包含所有终端的小型图$G'$,它能在乘法因子$q\ge 1$(称为\emph{质量})的范围内保持终端间所有多商品流。构建具有高质量与小规模($|V(G')|$)的流稀疏化器一直是图压缩领域的核心问题。目前最常用的流稀疏化器构建方法是收缩法:首先计算$V(G)$中顶点的划分,然后将每个划分部分收缩为超节点以得到$G'$。当$G'$仅被允许包含全部终端时,已知最佳质量范围为$O(\log k/\log\log k)$至$Ω(\sqrt{\log k/\log\log k})$。本文证明,允许少量Steiner节点对质量提升作用有限。具体而言,存在一类$k$终端图,即使在其基于收缩的流稀疏化器中允许包含$k\cdot 2^{(\log k)^{Ω(1)}}$个Steiner节点,其质量仍为$Ω\big((\log k)^{0.3}\big)$。

0
下载
关闭预览

相关内容

稀疏点云感知的表示学习
专知会员服务
7+阅读 · 2月9日
【博士论文】利用图结构加速稀疏计算
专知会员服务
18+阅读 · 2025年3月6日
稀疏大模型简述:从MoE、Sparse Attention到GLaM
夕小瑶的卖萌屋
14+阅读 · 2022年3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
Normalizing Flows入门(上)
AINLP
10+阅读 · 2020年8月1日
Seq2seq强化,Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
稀疏性的3个优势 -《稀疏统计学习及其应用》
遇见数学
15+阅读 · 2018年10月24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
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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月16日
Arxiv
0+阅读 · 2月10日
VIP会员
相关资讯
稀疏大模型简述:从MoE、Sparse Attention到GLaM
夕小瑶的卖萌屋
14+阅读 · 2022年3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
Normalizing Flows入门(上)
AINLP
10+阅读 · 2020年8月1日
Seq2seq强化,Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
稀疏性的3个优势 -《稀疏统计学习及其应用》
遇见数学
15+阅读 · 2018年10月24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
1+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 · 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
3+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
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员