We study the two-player communication problem of determining whether two vertices $x, y$ are nearby in a graph $G$, with the goal of determining the graph structures that allow the problem to be solved with a constant-cost randomized protocol. Equivalently, we consider the problem of assigning constant-size random labels (sketches) to the vertices of a graph, which allow adjacency, exact distance thresholds, or approximate distance thresholds to be computed with high probability from the labels. Our main results are that, for monotone classes of graphs: constant-size adjacency sketches exist if and only if the class has bounded arboricity; constant-size sketches for exact distance thresholds exist if and only if the class has bounded expansion; constant-size approximate distance threshold (ADT) sketches imply that the class has bounded expansion; any class of constant expansion (i.e. any proper minor closed class) has constant-size ADT sketches; and a class may have arbitrarily small expansion without admitting constant-size ADT sketches.


翻译:我们研究两玩家通信问题:判定图 $G$ 中两个顶点 $x, y$ 是否相邻近,旨在确定允许该问题通过常数代价随机化协议求解的图结构。等价地,我们考虑为图顶点分配常数大小随机标签(草图)的问题,使得从标签中能以高概率计算邻接性、精确距离阈值或近似距离阈值。我们的主要结论是:对于单调图类,存在常数大小的邻接草图当且仅当该类有界树度;存在常数大小的精确距离阈值草图当且仅当该类有界扩张;存在常数大小的近似距离阈值(ADT)草图蕴含该类有界扩张;任何常数扩张类(即任何真亏格闭类)均存在常数大小的ADT草图;而一类图可能具有任意小的扩张却不允许常数大小的ADT草图。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
111+阅读 · 2020年6月10日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
代码推荐 | 轻松实现各种图匹配 Graph matching.
图与推荐
3+阅读 · 2022年10月22日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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 · 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 · 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
国家自然科学基金
0+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
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
相关资讯
代码推荐 | 轻松实现各种图匹配 Graph matching.
图与推荐
3+阅读 · 2022年10月22日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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 · 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 · 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
国家自然科学基金
0+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员