Knots are commonly represented and manipulated via diagrams, which are decorated planar graphs. When such a knot diagram has low treewidth, parameterized graph algorithms can be leveraged to ensure the fast computation of many invariants and properties of the knot. It was recently proved that there exist knots which do not admit any diagram of low treewidth, and the proof relied on intricate low-dimensional topology techniques. In this work, we initiate a thorough investigation of tree decompositions of knot diagrams (or more generally, diagrams of spatial graphs) using ideas from structural graph theory. We define an obstruction on spatial embeddings that forbids low tree width diagrams, and we prove that it is optimal with respect to a related width invariant. We then show the existence of this obstruction for knots of high representativity, which include for example torus knots, providing a new and self-contained proof that those do not admit diagrams of low treewidth. This last step is inspired by a result of Pardon on knot distortion.


翻译:纽结通常通过图论中的装饰平面图(即纽结图)进行表示与操作。当此类纽结图具有低树宽时,可利用参数化图算法快速计算纽结的许多不变量与性质。近期研究表明,存在不承认任何低树宽图的纽结,其证明依赖于复杂的低维拓扑技术。本文中,我们利用结构图论的思想,系统研究纽结图(或更一般地,空间图)的树分解。我们定义了一个空间嵌入中的障碍,该障碍禁止低树宽图的存在,并证明其相对于相关宽度不变量达到最优。随后,我们证明了高代表纽结(例如环面纽结)存在该障碍,从而提供了一种新的自包含证明,表明此类纽结不承认低树宽图。最后一步的灵感来源于Pardon关于纽结扭曲性的结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【干货书】开放数据结构,Open Data Structures,337页pdf
专知会员服务
19+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
精彩活动丨AI for Graph Computation学术研讨会
图与推荐
1+阅读 · 2022年7月16日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月4日
Arxiv
4+阅读 · 2023年5月4日
Arxiv
13+阅读 · 2019年11月14日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 6月17日
相关资讯
精彩活动丨AI for Graph Computation学术研讨会
图与推荐
1+阅读 · 2022年7月16日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员