For a graph $G$ on $n$ vertices, denote by $a(G)$ the number of vertices in the largest induced forest in $G$. The Albertson-Berman conjecture, which is open since 1979, states that $a(G) \geq \frac{n}{2}$ for all simple planar graphs $G$. We show that the version of this problem for multigraphs (allowing parallel edges) is easily reduced to the problem about the independence number of simple planar graphs. Specifically, we prove that $a(M) \geq \frac{n}{4}$ for all planar multigraphs $M$ and that this lower bound is tight. Then, we study the case when the number of pairs of vertices with parallel edges, which we denote by $k$, is small. In particular, we prove the lower bound $a(M) \geq \frac{2}{5}n-\frac{k}{10}$ and that the Albertson-Berman conjecture for simple planar graphs, assuming that it holds, would imply the lower bound $a(M) \geq \frac{n-k}{2}$ for planar multigraphs, which would be better than the general lower bound when $k$ is small. Finally, we study the variant of the problem where the plane multigraphs are prohibited from having $2$-faces, which is the main non-trivial problem that we introduce in this article. For that variant without $2$-faces, we prove the lower bound $a(M) \geq \frac{3}{10}n+\frac{7}{30}$ and give a construction of an infinite sequence of multigraphs with $a(M)=\frac{3}{7}n+\frac{4}{7}$.


翻译:对于具有 $n$ 个顶点的图 $G$,记 $a(G)$ 为 $G$ 中最大诱导森林的顶点数。自1979年提出以来一直悬而未决的Albertson-Berman猜想断言:对于所有简单平面图 $G$,有 $a(G) \geq \frac{n}{2}$。本文证明,该问题在多重图(允许平行边)情形下的版本可简化为简单平面图的独立数问题。具体而言,我们证明了对于所有平面多重图 $M$,有 $a(M) \geq \frac{n}{4}$,且该下界是紧的。随后,我们研究了具有平行边的顶点对数量(记为 $k$)较小的情况。特别地,我们证明了 $a(M) \geq \frac{2}{5}n-\frac{k}{10}$ 这一下界,并指出若Albertson-Berman猜想对简单平面图成立,则可推导出平面多重图的下界 $a(M) \geq \frac{n-k}{2}$——当 $k$ 较小时该下界优于通用下界。最后,我们研究了禁止平面多重图存在 $2$-面的问题变体,这是本文引入的主要非平凡问题。针对该无 $2$-面的变体,我们证明了 $a(M) \geq \frac{3}{10}n+\frac{7}{30}$ 的下界,并构造了一个满足 $a(M)=\frac{3}{7}n+\frac{4}{7}$ 的无穷多重图序列。

0
下载
关闭预览

相关内容

基于大模型的图学习
专知会员服务
31+阅读 · 2025年2月27日
WWW 2024 | GraphTranslator: 将图模型对齐大语言模型
专知会员服务
27+阅读 · 2024年3月25日
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
156+阅读 · 2020年5月26日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7月9日
Github热门图深度学习(GraphDL)源码与框架
新智元
21+阅读 · 2019年3月19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
1+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
Arxiv
0+阅读 · 2月4日
VIP会员
相关VIP内容
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
1+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员