In this paper, we show that computing canonical labelings of graphs of bounded rank-width is in $\textsf{TC}^{2}$. Our approach builds on the framework of K\"obler & Verbitsky (CSR 2008), who established the analogous result for graphs of bounded treewidth. Here, we use the framework of Grohe & Neuen (ACM Trans. Comput. Log., 2023) to enumerate separators via split-pairs and flip functions. Nonetheless, these separators may not in general split the graph into connected components of sufficiently small size. This presents an obstacle for controlling the depth of our circuit. In order to overcome this obstacle, we leverage the fact that any graph of rank-width $k$ admits a rank decomposition of width $\leq 2k$ and height $O(\log n)$ (Courcelle & Kant\'e, WG 2007), which allows us to utilize an idea from Wagner (CSR 2011) of tracking the depth of the recursion in our computation. Furthermore, after splitting the graph into connected components, it is necessary to decide isomorphism of said components in $\textsf{TC}^{1}$. To this end, we extend the work of Grohe & Neuen (ibid.) to show that the $(6k+3)$-dimensional Weisfeiler--Leman (WL) algorithm can identify graphs of rank-width $k$ using only $O(\log n)$ rounds. As a consequence, we obtain that graphs of bounded rank-width are identified by $\textsf{FO} + \textsf{C}$ formulas with $6k+4$ variables and quantifier depth $O(\log n)$. Prior to this paper, isomorphism testing for graphs of bounded rank-width was not known to be in $\textsf{NC}$.


翻译:本文证明有界秩宽图的规范标号计算属于$\textsf{TC}^{2}$类。我们的方法建立在Köbler与Verbitsky(CSR 2008)的研究框架之上,该框架已建立了有界树宽图的类似结论。此处我们采用Grohe与Neuen(ACM Trans. Comput. Log., 2023)的框架,通过拆分对与翻转函数枚举分隔符。然而,这些分隔符通常无法将图分割成足够小规模的连通分量,这给电路深度的控制带来障碍。为克服此障碍,我们利用如下事实:任意秩宽为$k$的图均存在宽度$\leq 2k$且高度为$O(\log n)$的秩分解(Courcelle & Kanté, WG 2007),从而得以借鉴Wagner(CSR 2011)的思路追踪递归计算深度。此外,在将图分割为连通分量后,需要判断这些分量在$\textsf{TC}^{1}$中是否同构。为此,我们扩展了Grohe与Neuen(同上)的工作,证明$(6k+3)$维Weisfeiler–Leman(WL)算法仅需$O(\log n)$轮即可识别秩宽为$k$的图。由此可得,有界秩宽图可由包含$6k+4$个变量且量词深度为$O(\log n)$的$\textsf{FO} + \textsf{C}$公式唯一标识。在本研究之前,有界秩宽图同构测试是否属于$\textsf{NC}$类尚属未知。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
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
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
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
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
13+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
0+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
47+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
3+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
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3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
1+阅读 · 今天14:45
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
4+阅读 · 今天13:50
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 · 今天13:33
相关VIP内容
相关资讯
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
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
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
13+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
0+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
47+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
3+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员