In this work, we study two natural generalizations of clique-width introduced by Martin F\"urer. Multi-clique-width (mcw) allows every vertex to hold multiple labels [ITCS 2017], while for fusion-width (fw) we have a possibility to merge all vertices of a certain label [LATIN 2014]. F\"urer has shown that both parameters are upper-bounded by treewidth thus making them more appealing from an algorithmic perspective than clique-width and asked for applications of these parameters for problem solving. First, we determine the relation between these two parameters by showing that $\operatorname{mcw} \leq \operatorname{fw} + 1$. Then we show that when parameterized by multi-clique-width, many problems (e.g., Connected Dominating Set) admit algorithms with the same running time as for clique-width despite the exponential gap between these two parameters. For some problems (e.g., Hamiltonian Cycle) we show an analogous result for fusion-width: For this we present an alternative view on fusion-width by introducing so-called glue-expressions which might be interesting on their own. All algorithms obtained in this work are tight up to (Strong) Exponential Time Hypothesis.


翻译:本文研究了Martin Fürer引入的两种团宽度自然推广。多团宽度(mcw)允许每个顶点持有多个标签[ITCS 2017],而融合宽度(fw)则允许合并具有特定标签的所有顶点[LATIN 2014]。Fürer已证明这两个参数均受树宽上界控制,因此从算法视角比团宽度更具吸引力,并提出了这些参数在问题求解中的应用需求。首先,我们通过证明$\operatorname{mcw} \leq \operatorname{fw} + 1$确定了这两个参数之间的关系。其次,我们表明当以多团宽度为参数时,许多问题(如连通支配集)可采用与团宽度相同运行时间的算法,尽管这两个参数之间存在指数级差距。对于某些问题(如哈密顿环),我们展示了融合宽度的类似结果:为此,我们通过引入可能具有独立研究价值的所谓胶合表达式(glue-expressions),提供了融合宽度的一种新视角。本文获得的所有算法在(强)指数时间假设下均为紧致的。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+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
0+阅读 · 2023年9月1日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月30日
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
VIP会员
最新内容
CVPR 2026教程:统一多模态模型走向收敛之路
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:41
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
3+阅读 · 今天12:49
认知战:定义与能力发展
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:25
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
7+阅读 · 6月7日
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
15+阅读 · 6月7日
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
8+阅读 · 6月6日
相关VIP内容
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
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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+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