The saturation number $μ^*(G)$ of a graph $G$ is the minimum cardinality of a maximal matching, and $H(G)$ is its harmonic index. TxGraffiti conjectured in 2023 that $μ^*(G) \le H(G)$ for every nontrivial connected graph $G$, and Bıyıkoğlu refuted this by showing that the ratio $μ^*(G)/H(G)$ can be made arbitrarily large. Restricting to trees bounds the ratio sharply. Every nontrivial tree $T$ satisfies $μ^*(T) < \frac{3}{2} H(T)$, with the constant $3/2$ best possible. A complementary bound $H(G) < 4μ^*(G)$ holds for every graph with an edge, so on a nontrivial tree the saturation number is pinned to $\frac{1}{4} H(T) < μ^*(T) < \frac{3}{2} H(T)$, both constants best possible. The friendship graph $F_4$ is a smallest counterexample to the conjecture, on nine vertices, and the smallest tree counterexample is the subdivided star on eleven vertices. For each positive integer $m$ a family of graphs with $m$ hubs has ratio approaching $m+1$, while the conjecture holds whenever all vertices have equal degree. Both invariants arise in applications, the harmonic index as a molecular descriptor and the saturation number as a measure of adsorption inefficiency, and the bounds estimate the latter, which is NP-hard to compute, by the former, which is computable in linear time.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

OlymMATH: 奥林匹克级双语数学基准,R1 正确率仅为 21.2%
专知会员服务
11+阅读 · 2025年4月17日
大模型5个公式化讲解,附视频与Slides
专知会员服务
40+阅读 · 2024年2月6日
WSDM 2024| LLMs助力图学习?基于大模型的图数据增强
专知会员服务
27+阅读 · 2023年11月19日
技术贴│R语言13种相关矩阵图
R语言中文社区
15+阅读 · 2018年11月26日
自定义损失函数Gradient Boosting
AI研习社
14+阅读 · 2018年10月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10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
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
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
1+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 · 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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Arxiv
0+阅读 · 6月15日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
1+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
0+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
11+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
相关VIP内容
相关资讯
技术贴│R语言13种相关矩阵图
R语言中文社区
15+阅读 · 2018年11月26日
自定义损失函数Gradient Boosting
AI研习社
14+阅读 · 2018年10月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10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
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
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
1+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 · 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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员