A temporal graph is a graph in which edges are assigned a time label. Two nodes u and v of a temporal graph are connected one to the other if there exists a path from u to v with increasing edge time labels. We consider the problem of assigning time labels to the edges of a digraph in order to maximize the total reachability of the resulting temporal graph (that is, the number of pairs of nodes which are connected one to the other). In particular, we prove that this problem is NP-hard. We then conjecture that the problem is approximable within a constant approximation ratio. This conjecture is a consequence of the following graph theoretic conjecture: any strongly connected directed graph with n nodes admits an out-arborescence and an in-arborescence that are edge-disjoint, have the same root, and each spans $\Omega$(n) nodes.


翻译:时间图是一种边被赋予时间标签的图。时间图中的两个节点u和v若存在一条从u到v且边时间标签递增的路径,则称两者相互连通。我们考虑为有向图的边分配时间标签,以最大化生成时间图的总可达性(即相互连通的节点对数)。特别地,我们证明该问题是NP难的。进一步我们猜想该问题存在常数近似比的可近似性,这一猜想源于以下图论猜想:任意包含n个节点的强连通有向图均存在边不交、根相同且各自覆盖Ω(n)个节点的外出分支树与内入分支树。

0
下载
关闭预览

相关内容

【数据科学导论书】Introduction to Datascience,253页pdf
专知会员服务
50+阅读 · 2021年11月15日
专知会员服务
57+阅读 · 2021年1月26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
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
强化学习扫盲贴:从Q-learning到DQN
夕小瑶的卖萌屋
52+阅读 · 2019年10月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017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 · 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
1+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 · 2011年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
0+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
0+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
11+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
相关VIP内容
【数据科学导论书】Introduction to Datascience,253页pdf
专知会员服务
50+阅读 · 2021年11月15日
专知会员服务
57+阅读 · 2021年1月26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
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
强化学习扫盲贴:从Q-learning到DQN
夕小瑶的卖萌屋
52+阅读 · 2019年10月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017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 · 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
1+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 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员