If $X$ is a subset of vertices of a graph $G$, then vertices $u$ and $v$ are $X$-visible if there exists a shortest $u,v$-path $P$ such that $V(P)\cap X \subseteq \{u,v\}$. If each two vertices from $X$ are $X$-visible, then $X$ is a mutual-visibility set. The mutual-visibility number of $G$ is the cardinality of a largest mutual-visibility set of $G$ and has been already investigated. In this paper a variety of mutual-visibility problems is introduced based on which natural pairs of vertices are required to be $X$-visible. This yields the total, the dual, and the outer mutual-visibility numbers. We first show that these graph invariants are related to each other and to the classical mutual-visibility number, and then we prove that the three newly introduced mutual-visibility problems are computationally difficult. According to this result, we compute or bound their values for several graphs classes that include for instance grid graphs and tori. We conclude the study by presenting some inter-comparison between the values of such parameters, which is based on the computations we made for some specific families.


翻译:设$X$是图$G$的顶点子集,若存在一条最短$u,v$-路$P$使得$V(P)\cap X \subseteq \{u,v\}$,则称顶点$u$和$v$为$X$-可见的。若$X$中任意两个顶点均为$X$-可见的,则称$X$为互视集。$G$的互视数是$G$的最大互视集的基数,该概念已有研究。本文基于对自然顶点对需满足$X$-可见性的不同要求,引入了多种互视问题,由此得到总互视数、对偶互视数和外互视数。我们首先证明这些图不变量相互关联,并与经典互视数存在联系;继而证明三个新引入的互视问题在计算上具有困难性。基于这一结果,我们对若干图类(如网格图和环面图)计算或界定了它们的取值。最后,通过特定图族的计算结果,对上述参数值进行了对比分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

【图神经网络导论】Intro to Graph Neural Networks,176页ppt
专知会员服务
129+阅读 · 2021年6月4日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
【斯坦福大学Chelsea Finn-NeurIPS 2019】贝叶斯元学习
专知会员服务
38+阅读 · 2019年12月17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
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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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】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 · 2015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
0+阅读 · 2013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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+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
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月20日
VIP会员
最新内容
【伯克利博士论文】基于动作分块策略的强化学习
Transformer增强强化学习:通信网络基础与应用综述
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
5+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
9+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
9+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
9+阅读 · 6月5日
相关VIP内容
【图神经网络导论】Intro to Graph Neural Networks,176页ppt
专知会员服务
129+阅读 · 2021年6月4日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
【斯坦福大学Chelsea Finn-NeurIPS 2019】贝叶斯元学习
专知会员服务
38+阅读 · 2019年12月17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
相关资讯
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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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】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 · 2015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
0+阅读 · 2013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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+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
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员