The branchwidth of a graph has been introduced by Roberson and Seymour as a measure of the tree-decomposability of a graph, alternative to treewidth. Branchwidth is polynomially computable on planar graphs by the celebrated ``Ratcatcher''-algorithm of Seymour and Thomas. We investigate an extension of this algorithm to minor-closed graph classes, further than planar graphs, as follows: Let $H_{1}$ be a graph embeddable in the torus and $H_{2}$ be a graph embeddable in the projective plane. We prove that every $\{H_{1},H_{2}\}$-minor free graph $G$ contains a subgraph $G'$ where the difference between the branchwidth of $G$ and the branchwidth of $G'$ is bounded by some constant, depending only on $H_{1}$ and $H_{2}$. Moreover, the graph $G'$ admits a tree decomposition where all torsos are planar. This decomposition can be used for deriving a constant-additive approximation for branchwidth: For $\{H_{1},H_{2}\}$-minor free graphs, there is a constant $c$ (depending on $H_{1}$ and $H_{2}$) and an $\Ocal(|V(G)|^{3})$-time algorithm that, given a graph $G$, outputs a value $b$ such that the branchwidth of $G$ is between $b$ and $b+c$.


翻译:分支宽度由Robertson和Seymour提出,作为衡量图树可分解性的指标,是树宽的一种替代度量。通过Seymour和Thomas著名的"捕鼠器"算法,分支宽度在平面图上可在多项式时间内计算。我们研究将该算法推广到比平面图更广的闭子图类,具体如下:设$H_{1}$为可嵌入环面的图,$H_{2}$为可嵌入射影平面的图。我们证明每个$\{H_{1},H_{2}\}$-子式自由图$G$都包含子图$G'$,使得$G$的分支宽度与$G'$的分支宽度之差受限于仅依赖于$H_{1}$和$H_{2}$的常数。此外,图$G'$允许一种树分解,其中所有躯干均为平面图。该分解可用于推导分支宽度的常数加性近似:对于$\{H_{1},H_{2}\}$-子式自由图,存在常数$c$(依赖于$H_{1}$和$H_{2}$)和$\Ocal(|V(G)|^{3})$时间算法,该算法在给定图$G$时输出值$b$,使得$G$的分支宽度介于$b$与$b+c$之间。

0
下载
关闭预览

相关内容

【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
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18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
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
【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
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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 · 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
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
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
VIP会员
最新内容
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:48
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
7+阅读 · 今天8:46
《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
9+阅读 · 今天5:37
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
7+阅读 · 今天5:35
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:24
相关VIP内容
【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
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18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
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
【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
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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 · 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
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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员