In the Maximum Minimal Vertex Cover (MMVC) problem, we are given a graph $G$ and a positive integer $k$, and the objective is to decide whether $G$ contains a minimal vertex cover of size at least $k$. This problem has been considered in several articles in the last years. We focus on its kernelization, which had been almost unexplored so far. We prove that MMVC does not admit polynomial kernels parameterized by the size of a minimum vertex cover, even on bipartite graphs, unless ${\sf NP} \subseteq {\sf coNP} / {\sf poly}$. Motivated by a question of Boria et al. [Discret. Appl. Math. 2015] about the existence of subquadratic kernels for MMVC parameterized by $k$, we rule out their existence unless $P=NP$, if we restrict the kernelization algorithms to apply only a type of natural reduction rules that we call "large optimal preserving rules". In particular, these rules contain the typical reduction rules to obtain linear kernels for Vertex Cover. On the positive side, we provide subquadratic kernels on $H$-free graphs for several graphs $H$, such as the bull, the paw, or the complete graphs, by making use of the Erd\H{o}s-Hajnal property in order to find an appropriate decomposition.


翻译:在最大最小螺旋覆盖( MMVC) 问题中, 我们得到一个图形 $G$ 和正整数 $k$, 目标是决定$G$是否包含最小的顶层覆盖至少为$k$。 这个问题在过去几年中已经在几个文章中得到了考虑。 我们关注它的内核化问题, 这个问题迄今为止几乎还没有被探索。 我们证明 MMVC 不接受以最小的纸浆覆盖大小为多孔内核参数的多孔内核, 甚至在双面图形上也是如此, 除非 $@subseteq $\ subseteq $@sf coNP} / ssubseteqeq suff suff policate suppliates suff $H polical rules。 具体地说, 在“ 最优化的纸浆纸浆规则” 中, 提供相应的纸浆规则。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
87+阅读 · 2020年12月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10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
word2Vec总结
AINLP
3+阅读 · 2019年11月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月25日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
VIP会员
最新内容
《同步多无人机系统中的故障与通信》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:23
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
相关VIP内容
专知会员服务
87+阅读 · 2020年12月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10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
相关资讯
word2Vec总结
AINLP
3+阅读 · 2019年11月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员