Series-parallel network topologies generally exhibit simplified dynamical behavior and avoid high combinatorial complexity. A comprehensive analysis of how flow complexity emerges with a graph's deviation from series-parallel topology is therefore of fundamental interest. We introduce the notion of a robust $k$-path on a directed acycylic graph, with increasing values of the length $k$ reflecting increasing deviations. We propose a graph homology with robust $k$-paths as the bases of its chain spaces. In this framework, the topological simplicity of series-parallel graphs translates into a triviality of higher-order chain spaces. We discuss a correspondence between the space of order-three chains and sites within the network that are susceptible to the Braess paradox, a well-known phenomenon in transportation networks. In this manner, we illustrate the utility of the proposed graph homology in sytematically studying the complexity of flow networks.


翻译:串并联网络拓扑通常表现出简化的动态行为,并避免高组合复杂度。因此,全面分析流复杂度如何随图偏离串并联拓扑而涌现具有根本性意义。我们引入了有向无环图上稳健$k$路径的概念,其中长度$k$的增加反映了偏差程度的增大。我们提出了一种以稳健$k$路径为链空间基的图同调。在此框架下,串并联图的拓扑简单性转化为高阶链空间的平凡性。我们讨论了三阶链空间与网络中易出现布雷斯悖论(交通网络中一个著名现象)的位置之间的对应关系。通过这种方式,我们展示了所提出的图同调在系统研究流网络复杂度方面的实用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
13+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
3+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
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2023年3月8日
Arxiv
20+阅读 · 2018年1月17日
VIP会员
最新内容
论文 | 分子性质预测中的闭环自动研究与泛化认证
论文 | OmniScientist:全模态全学科AI科学家
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:40
无人机已改变战场,但并未解决指挥问题
专知会员服务
5+阅读 · 8月14日
驱动军事决策变革的顶尖人工智能指挥系统
专知会员服务
11+阅读 · 8月11日
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
10+阅读 · 8月10日
相关资讯
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
13+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
3+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
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员