This work addresses the block-diagonal semidefinite program (SDP) relaxations for the clique number of the Paley graphs. The size of the maximal clique (clique number) of a graph is a classic NP-complete problem; a Paley graph is a deterministic graph where two vertices are connected if their difference is a quadratic residue modulo certain prime powers. Improving the upper bound for the Paley graph clique number for odd prime powers is an open problem in combinatorics. Moreover, since quadratic residues exhibit pseudorandom properties, Paley graphs are related to the construction of deterministic restricted isometries, an open problem in compressed sensing and sparse recovery. Recent work provides evidence that the current upper bounds can be improved by the sum-of-squares (SOS) relaxations. In particular the bounds given by the SOS relaxations of degree 4 (SOS-4) are asymptotically growing at an order smaller than square root of the prime. However computations of SOS-4 become intractable with respect to large graphs. Gvozdenovic et al. introduced a more computationally efficient block-diagonal hierarchy of SDPs that refines the SOS hierarchy. They computed the values of these SDPs of degrees 2 and 3 (L2 and L3 respectively) for the Paley graph clique numbers associated with primes p less or equal to 809. These values bound from the above the values of the corresponding SOS-4 and SOS-6 relaxations respectively. We revisit these computations and determine the values of the L2 relaxation for larger p's. Our results provide additional numerical evidence that the L2 relaxations, and therefore also the SOS-4 relaxations, are asymptotically growing at an order smaller than the square root of p.


翻译:本工作研究了用于Paley图团数的块对角半定规划(SDP)松弛。图的最大团大小(团数)是一个经典的NP完全问题;Paley图是一类确定性图,其中两个顶点当且仅当它们的差是特定素数幂下的二次剩余时相连。改善奇素数幂下Paley图团数的上界是组合学中的一个未解决问题。此外,由于二次剩余具有伪随机性质,Paley图与确定性受限等距的构造相关,而后者是压缩感知与稀疏恢复中的开放问题。近期研究提供了证据,表明当前上界可通过平方和(SOS)松弛加以改进。特别地,4次SOS松弛(SOS-4)给出的界在渐近意义上以小于素数平方根的阶数增长。然而,SOS-4的计算在大型图上变得不可行。Gvozdenovic等人引入了一种计算效率更高的SDP块对角层次结构,该结构改进了SOS层次结构。他们针对与素数p≤809相关的Paley图团数,计算了2次与3次SDP(分别为L2与L3)的值,这些值分别给出了相应SOS-4与SOS-6松弛的上界。我们重新审视了这些计算,并确定了更大素数p下L2松弛的值。我们的结果提供了额外数值证据,表明L2松弛(从而也包括SOS-4松弛)在渐近意义上以小于p平方根的阶数增长。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
88+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年4月10日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月10日
专知会员服务
87+阅读 · 2020年12月5日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
浅聊对比学习(Contrastive Learning)
极市平台
3+阅读 · 2022年7月26日
浅聊对比学习(Contrastive Learning)第一弹
PaperWeekly
1+阅读 · 2022年6月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
TensorFlow 2.0新特性之Ragged Tensor
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2019年4月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月31日
Identity-aware Graph Neural Networks
Arxiv
14+阅读 · 2021年1月25日
VIP会员
最新内容
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
5+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
8+阅读 · 7月17日
相关VIP内容
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
88+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年4月10日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月10日
专知会员服务
87+阅读 · 2020年12月5日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
浅聊对比学习(Contrastive Learning)
极市平台
3+阅读 · 2022年7月26日
浅聊对比学习(Contrastive Learning)第一弹
PaperWeekly
1+阅读 · 2022年6月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
TensorFlow 2.0新特性之Ragged Tensor
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2019年4月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员