Recently it was shown that many classic graph problems -- Independent Set, Dominating Set, Hamiltonian Cycle, and more -- can be solved in subexponential time on unit-ball graphs. More precisely, these problems can be solved in $2^{O(n^{1-1/d})}$ time on unit-ball graphs in $\mathbb R^d$, which is tight under ETH. The result can be generalized to intersection graphs of similarly-sized fat objects. For Independent Set the same running time can be achieved for non-similarly-sized fat objects, and for the weighted version of the problem. We show that such generalizations most likely are not possible for Dominating Set: assuming ETH, we prove that - there is no algorithm with running time $2^{o(n)}$ for Dominating Set on (non-unit) ball graphs in $\mathbb R^3$; - there is no algorithm with running time $2^{o(n)}$ for Weighted Dominating Set on unit-ball graphs in $\mathbb R^3$; - there is no algorithm with running time $2^{o(n)}$ for Dominating Set, Connected Dominating Set, or Steiner Tree on intersections graphs of arbitrary convex (but non-constant-complexity) objects in the plane.


翻译:最近的研究表明,许多经典图问题——独立集、支配集、哈密顿回路等——在单位球图上可在亚指数时间内求解。更精确地说,在$\mathbb R^d$中的单位球图上,这些问题可在$2^{O(n^{1-1/d})}$时间内求解,该结果在指数时间假设(ETH)下是紧的。该结论可推广至相似尺寸胖物体交图的场景。对于独立集问题,相同时间复杂度可推广至非相似尺寸胖物体及其加权版本。本文证明此类推广对于支配集问题很可能不可行:基于ETH假设,我们证明——对于$\mathbb R^3$中(非单位)球图的支配集问题,不存在$2^{o(n)}$时间复杂度的算法;对于$\mathbb R^3$中单位球图的加权支配集问题,不存在$2^{o(n)}$时间复杂度的算法;对于平面上任意凸体(但具有非恒定复杂度)交图的支配集、连通支配集或斯坦纳树问题,均不存在$2^{o(n)}$时间复杂度的算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】图论导论,An introduction to graph theory,422页pdf
专知会员服务
37+阅读 · 2023年8月23日
专知会员服务
11+阅读 · 2021年8月11日
图表示学习Graph Embedding综述
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月23日
【论文笔记】Graph U-Nets
专知
81+阅读 · 2019年11月25日
GraphSAGE: GCN落地必读论文
AI100
29+阅读 · 2019年8月15日
图分类相关资源大列表
专知
11+阅读 · 2019年7月18日
图嵌入(Graph embedding)综述
人工智能前沿讲习班
449+阅读 · 2019年4月30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
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9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
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
0+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
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
4+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 1月25日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】图论导论,An introduction to graph theory,422页pdf
专知会员服务
37+阅读 · 2023年8月23日
专知会员服务
11+阅读 · 2021年8月11日
相关资讯
图表示学习Graph Embedding综述
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月23日
【论文笔记】Graph U-Nets
专知
81+阅读 · 2019年11月25日
GraphSAGE: GCN落地必读论文
AI100
29+阅读 · 2019年8月15日
图分类相关资源大列表
专知
11+阅读 · 2019年7月18日
图嵌入(Graph embedding)综述
人工智能前沿讲习班
449+阅读 · 2019年4月30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
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9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
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
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
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
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
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员