The biclique cover number $(\text{bc})$ of a graph $G$ is referred to as the least number of complete bipartite (biclique) subgraphs that are required to cover all the edges of the graph. In this paper, we show that the biclique cover number $(\text{bc})$ of a graph $G$ is no less than $\lceil \log_2(\text{mc}(G^c)) \rceil$, where $\text{mc}(G^c)$ is the number of maximal cliques of the complementary graph $G^c$, i.e., the number of maximal independent sets of $G$. We also show that $\text{bc}(G) \leq \chi_r'(\mathcal{T}_{\mathcal{K}^c})$ where $G$ is a co-chordal graph such that each vertex is in at most two maximal independent sets and $\chi_r'(\mathcal{T}_{\mathcal{K}^c})$ is the optimal edge-ranking number of a clique tree of $G^c$. By identifying the new lower and upper bounds of $\text{bc}(G)$, we prove that $\text{bc}(G) = \lceil \log_2(\text{mc}(G^c)) \rceil$ if $G^c$ is a path or windmill graph.


翻译:图$G$的双团覆盖数$(\text{bc})$指覆盖该图所有边所需的最少完全二部(双团)子图数量。本文证明:图$G$的双团覆盖数$(\text{bc})$不小于$\lceil \log_2(\text{mc}(G^c)) \rceil$,其中$\text{mc}(G^c)$为补图$G^c$的最大团数量,即$G$的最大独立集数量。同时证明,当$G$为共弦图且每个顶点至多属于两个最大独立集时,$\text{bc}(G) \leq \chi_r'(\mathcal{T}_{\mathcal{K}^c})$成立,其中$\chi_r'(\mathcal{T}_{\mathcal{K}^c})$为$G^c$的团树的最优边排序数。通过确定$\text{bc}(G)$的新下界与上界,我们证明:若$G^c$为路径图或风车图,则$\text{bc}(G) = \lceil \log_2(\text{mc}(G^c)) \rceil$。

0
下载
关闭预览

相关内容

Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
87+阅读 · 2020年12月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013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
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
15+阅读 · 2018年4月5日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
10+阅读 · 6月15日
相关VIP内容
相关资讯
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013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
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员