A directed graph on a point set $P$ in a metric space $(X,d)$ is navigable if for every ordered pair of distinct points $s,t \in P$, $s$ has an out-neighbor $v$ with $d(v,t) < d(s,t)$, so greedy routing always reaches the destination. Existing work on sparse navigable graphs mostly assumes bounded doubling dimensions. In this paper, we show that constant-dimensional hyperbolic spaces that do not have bounded doubling dimension also admit sparse navigable graphs. Specifically, for an $n$-point set in $\mathbb H^k$ with a constant $k$, we construct a navigable graph of size $O_k(n)$ with Steiner points, where each node has constant out-degree. We also show that Steiner points can be removed: every $n$-point set in $\mathbb H^k$ admits a navigable graph on the input points alone with $O_k(n)$ edges, though a single vertex may have out-degree $Ω(n)$. Furthermore, with a refined construction with $O_k(n\log n)$ edges and an accompanying greedy routing algorithm, we can obtain routing paths of expected $O(\log ^2 n)$ in both settings with or without Steiner points. With Steiner points, the maximum out-degree is bounded by $O_k(\log n)$. We complement these upper bounds with matching lower bound results. In the hyperbolic plane, there are point sets for which every navigable graph requires maximum out-degree $Ω(n)$, so the maximum linear out-degree above is unavoidable and constant out-degree is only possible with Steiner points. Next, we show that for every constant $α>1$, an $α$-navigable graph may require $Ω(n^2)$ edges, which rules out the standard route of using $α$-navigability to obtain greedy paths of bounded hops. Last, once the dimension $k$ reaches $Ω(\log n)$, there are point sets for which every navigable graph may require $n^{3/2-o(1)}$ edges, matching the upper bounds for general metrics.


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
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
31+阅读 · 2020年6月22日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
【泡泡点云时空】基于分割方法的物体六维姿态估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2019年9月15日
GraphSAGE: GCN落地必读论文
AI100
29+阅读 · 2019年8月15日
Graph Neural Networks 综述
计算机视觉life
30+阅读 · 2019年8月13日
【泡泡点云时空】PointConv: 3D点云的深度卷积网络
泡泡机器人SLAM
23+阅读 · 2019年6月12日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文报告 | Graph-based Neural Multi-Document Summarization
科技创新与创业
15+阅读 · 2017年12月15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
23+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 · 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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+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 · 10月20日
Arxiv
0+阅读 · 10月19日
Arxiv
0+阅读 · 9月17日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
0+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
8+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
13+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
15+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
12+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
16+阅读 · 10月15日
相关VIP内容
NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
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
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
31+阅读 · 2020年6月22日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
【泡泡点云时空】基于分割方法的物体六维姿态估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2019年9月15日
GraphSAGE: GCN落地必读论文
AI100
29+阅读 · 2019年8月15日
Graph Neural Networks 综述
计算机视觉life
30+阅读 · 2019年8月13日
【泡泡点云时空】PointConv: 3D点云的深度卷积网络
泡泡机器人SLAM
23+阅读 · 2019年6月12日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文报告 | Graph-based Neural Multi-Document Summarization
科技创新与创业
15+阅读 · 2017年12月15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
23+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 · 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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+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