The crossing number of a graph is the minimum number of edge crossings that a graph can have when drawn in the plane. Determining this number, known as the Crossing Number problem, is a celebrated problem in combinatorial optimization. It has been known to be NP-complete since the 1980s, and already showing its fixed-parameter tractability when parameterized by the vertex cover number required fairly involved techniques. In this paper, we prove that computing the crossing number exactly remains NP-hard even for graphs of path-width 12 (and as a result, for simple graphs of path-width 13 and tree-width 9). These results highlight that, although both path- and tree-decompositions have been highly successful tools in many graph algorithm scenarios, general crossing number computation is unlikely (under P $\neq$ NP) to be successfully tackled using graph decompositions of bounded width -- a question that had remained a 'tantalizing open problem' [S. Cabello, Hardness of Approximation for Crossing Number, 2013] till now.


翻译:图的交叉数是将其绘制在平面上时所能达到的最小边交叉数量。确定这一数值的问题(即交叉数问题)是组合优化中一个著名问题。自20世纪80年代起,该问题已被确认为NP完全问题,而即使在以顶点覆盖数为参数证明其固定参数可解性时,也需要相当复杂的技术。本文证明,即使对于路径宽度为12的图(进而,对于路径宽度为13、树宽度为9的简单图),精确计算交叉数仍然是NP难的。这些结果凸显出:尽管路径分解和树分解在许多图算法场景中已成为非常成功的工具,但一般而言,利用有界宽度的图分解来求解交叉数计算问题(在P≠NP的假设下)很可能无法成功——这一问题此前一直是一个“诱人的开放问题”[S. Cabello, Hardness of Approximation for Crossing Number, 2013],直到现在。

0
下载
关闭预览

相关内容

GPT-4在97轮对话中探索世界难题,给出P≠NP结论
专知会员服务
27+阅读 · 2023年9月15日
【干货书】分数图论:对图论的一种理性的探讨,167页pdf
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月13日
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知
24+阅读 · 2021年12月8日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
40+阅读 · 2019年4月27日
图神经网络最近这么火,不妨看看我们精选的这七篇
人工智能前沿讲习班
37+阅读 · 2018年12月10日
超像素、语义分割、实例分割、全景分割 傻傻分不清?
计算机视觉life
19+阅读 · 2018年11月27日
一次 PyTorch 的踩坑经历,以及如何避免梯度成为NaN
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9日
【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月7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
6+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
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
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
Arxiv
0+阅读 · 3月20日
Arxiv
0+阅读 · 2月24日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
GPT-4在97轮对话中探索世界难题,给出P≠NP结论
专知会员服务
27+阅读 · 2023年9月15日
【干货书】分数图论:对图论的一种理性的探讨,167页pdf
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月13日
相关资讯
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知
24+阅读 · 2021年12月8日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
40+阅读 · 2019年4月27日
图神经网络最近这么火,不妨看看我们精选的这七篇
人工智能前沿讲习班
37+阅读 · 2018年12月10日
超像素、语义分割、实例分割、全景分割 傻傻分不清?
计算机视觉life
19+阅读 · 2018年11月27日
一次 PyTorch 的踩坑经历,以及如何避免梯度成为NaN
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9日
【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月7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
6+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
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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员