One of the central topics in extremal graph theory is the study of the function $ex(n,H)$, which represents the maximum number of edges a graph with $n$ vertices can have while avoiding a fixed graph $H$ as a subgraph. Tur{\'a}n provided a complete characterization for the case when $H$ is a complete graph on $r$ vertices. Erd{\H o}s, Stone, and Simonovits extended Tur{\'a}n's result to arbitrary graphs $H$ with $\chi(H) > 2$ (chromatic number greater than 2). However, determining the asymptotics of $ex(n, H)$ for bipartite graphs $H$ remains a widely open problem. A classical example of this is Zarankiewicz's problem, which asks for the asymptotics of $ex(n, K_{t,t})$. In this paper, we survey Zarankiewicz's problem, with a focus on graphs that arise from geometry. Incidence geometry, in particular, can be viewed as a manifestation of Zarankiewicz's problem in geometrically defined graphs.


翻译:极值图论的核心课题之一是研究函数$ex(n,H)$,该函数表示一个具有$n$个顶点的图在不包含固定图$H$作为子图的前提下所能拥有的最大边数。当$H$是$r$个顶点上的完全图时,Turán给出了完整的刻画。Erdős、Stone和Simonovits将Turán的结果推广到任意满足$\chi(H) > 2$(色数大于2)的图$H$。然而,对于二部图$H$,确定$ex(n, H)$的渐近性态仍然是一个广泛存在的开放性问题。该问题的经典实例是Zarankiewicz问题,即探究$ex(n, K_{t,t})$的渐近性态。本文综述了Zarankiewicz问题,重点关注几何中产生的图。关联几何尤其可视为Zarankiewicz问题在几何定义图中的具体表现。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】线性代数概论:计算、应用和理论,435页pdf
专知会员服务
59+阅读 · 2023年1月30日
【2022新书】数据科学的实用线性代数,328页pdf
专知会员服务
138+阅读 · 2022年9月17日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10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
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5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
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31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
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
2+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
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月14日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5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
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31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
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
2+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员