For parameters $α,β\geq 1$, a spanning tree $T$ of a weighted graph $G$ rooted at a designated vertex $r$ is called an $(α,β)$-shallow-light tree (SLT) if (i) for every vertex $v$, $d_T(r,v) \leq α\cdot d_G(r,v)$ (root-stretch $α$), and (ii) $w(T) \leq β\cdot w(\mathsf{MST})$ (lightness $β$). The pioneering work of Khuller, Raghavachari, and Young (SODA 1993) constructed $\left(1+ε, \tfrac{2}ε+1\right)$-SLTs for general weighted graphs, and proved that this tradeoff between root-stretch and lightness is tight even for series-parallel graphs. They further asked whether even a slight improvement, namely reducing the lightness to $\tfrac{2-c}ε$ for any constant $c>0$, is possible in the Euclidean plane. We resolve this longstanding question in the affirmative. Specifically, we show that every Euclidean instance admits an SLT with root-stretch $1+ε$ and lightness at most $\left(\frac{5}{3} + o_ε(1)\right) \cdot \frac{1}ε$, thereby significantly improving upon the longstanding $2/ε$ barrier. As our second main result, we provide a construction of SLTs in the Euclidean plane, with root stretch $1+ε$ and lightness at most $\left(\frac{2π}{\sqrt{4π^2+1}}+o_ε(1)\right)\frac{1}ε \approx (0.987+o_ε(1))\frac{1}ε$. Notably, this reduces the leading $2/ε$ term in the lightness bound by more than a factor of two, and comes quite close to the lower bound of $\left(\frac{2π}{2π+1} +o_ε(1))\right) \cdot \frac{1}ε \approx (0.862 +o_ε(1))\frac{1}ε$ by Elkin and Solomon (FOCS 2011).


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
KDD25 | 大语言模型能否提高图神经网络的对抗鲁棒性?
专知会员服务
19+阅读 · 2024年12月18日
AAAI 2024 | GCIL:因果视角下的图对比不变学习
专知会员服务
20+阅读 · 2024年3月5日
Graph Transformer近期进展
专知会员服务
65+阅读 · 2023年1月5日
【知识图谱@ACL2020】Knowledge Graphs in Natural Language Processing
专知会员服务
66+阅读 · 2020年7月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
专知会员服务
112+阅读 · 2019年11月25日
野路子:记录一个解决onnx转ncnn时op不支持的trick
极市平台
13+阅读 · 2022年1月19日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
命名实体识别新SOTA:改进Transformer模型
AI科技评论
17+阅读 · 2019年11月26日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
用CNN分100,000类图像
极市平台
17+阅读 · 2018年1月29日
【 关关的刷题日记53】 Leetcode 100. Same Tree
专知
10+阅读 · 2017年12月1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
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
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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 8月28日
Arxiv
0+阅读 · 7月15日
VIP会员
相关主题
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
8+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
14+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
10+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
9+阅读 · 8月31日
相关资讯
野路子:记录一个解决onnx转ncnn时op不支持的trick
极市平台
13+阅读 · 2022年1月19日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
命名实体识别新SOTA:改进Transformer模型
AI科技评论
17+阅读 · 2019年11月26日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
用CNN分100,000类图像
极市平台
17+阅读 · 2018年1月29日
【 关关的刷题日记53】 Leetcode 100. Same Tree
专知
10+阅读 · 2017年12月1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
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
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
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