A recent upper bound by Le and Solomon [STOC '23] has established that every $n$-node graph has a $(1+\varepsilon)(2k-1)$-spanner with lightness $O(\varepsilon^{-1} n^{1/k})$. This bound is optimal up to its dependence on $\varepsilon$; the remaining open problem is whether this dependence can be improved or perhaps even removed entirely. We show that the $\varepsilon$-dependence cannot in fact be completely removed. For constant $k$ and for $\varepsilon:= \Theta(n^{-\frac{1}{2k-1}})$, we show a lower bound on lightness of $$\Omega\left( \varepsilon^{-1/k} n^{1/k} \right).$$ For example, this implies that there are graphs for which any $3$-spanner has lightness $\Omega(n^{2/3})$, improving on the previous lower bound of $\Omega(n^{1/2})$. An unusual feature of our lower bound is that it is conditional on the girth conjecture with parameter $k-1$ rather than $k$. We additionally show that this implies certain technical limitations to improving our lower bound further. In particular, under the same conditional, generalizing our lower bound to all $\varepsilon$ or obtaining an optimal $\varepsilon$-dependence are as hard as proving the girth conjecture for all constant $k$.


翻译:Le与Solomon [STOC '23] 近期提出的上界表明,每个包含$n$个节点的图都存在一个$(1+\varepsilon)(2k-1)$-生成子图,其轻量级为$O(\varepsilon^{-1} n^{1/k})$。该上界在除$\varepsilon$依赖项外的部分已达到最优;当前悬而未决的问题是这种$\varepsilon$依赖性能否被改进甚至完全消除。我们证明$\varepsilon$依赖性实际上无法被完全消除。对于常数$k$与$\varepsilon:= \Theta(n^{-\frac{1}{2k-1}})$,我们给出了轻量级的下界:$$\Omega\left( \varepsilon^{-1/k} n^{1/k} \right).$$ 例如,这意味着存在某些图,其任意$3$-生成子图的轻量级均为$\Omega(n^{2/3})$,这改进了先前$\Omega(n^{1/2})$的下界。我们所得下界的一个特殊性质在于:其证明条件依赖于参数为$k-1$(而非$k$)的围长猜想。我们进一步证明,这一特性意味着在改进下界方面存在特定的技术限制。具体而言,在相同条件下,将我们的下界推广至所有$\varepsilon$或获得最优的$\varepsilon$依赖性,其难度等同于证明针对所有常数$k$的围长猜想。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
18+阅读 · 2017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
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 · 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
2+阅读 · 2014年12月31日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
73+阅读 · 2018年12月22日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
VIP会员
最新内容
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:36
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
5+阅读 · 今天11:13
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:19
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:57
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:44
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:04
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
8+阅读 · 今天3:12
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
18+阅读 · 2017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
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 · 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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员