Simple drawings are drawings of graphs in which any two edges intersect at most once (either at a common endpoint or a proper crossing), and no edge intersects itself. We analyze several characteristics of simple drawings of complete multipartite graphs: which pairs of edges cross, in which order they cross, and the cyclic order around vertices and crossings, respectively. We consider all possible combinations of how two drawings can share some characteristics and determine which other characteristics they imply and which they do not imply. Our main results are that for simple drawings of complete multipartite graphs, the orders in which edges cross determine all other considered characteristics. Further, if all partition classes have at least three vertices, then the pairs of edges that cross determine the rotation system and the rotation around the crossings determine the extended rotation system. We also show that most other implications -- including the ones that hold for complete graphs -- do not hold for complete multipartite graphs. Using this analysis, we establish which types of isomorphisms are meaningful for simple drawings of complete multipartite graphs.


翻译:简单绘制是指图中任意两条边至多相交一次(要么在公共端点处相交,要么恰好横穿交叉),且无边自我交叉。我们分析了完全多部图简单绘制的几个特征:哪些边对交叉、交叉的次序、以及顶点和交叉点周围的循环顺序。我们考虑了两种绘制共享某些特征的所有可能组合,并确定了它们暗示或不暗示的其他特征。我们的主要结果是:对于完全多部图的简单绘制,边的交叉顺序决定了所有其他被考虑的特征。此外,如果所有划分类别至少包含三个顶点,那么交叉的边对决定了旋转系统,而交叉点周围的旋转决定了扩展旋转系统。我们还表明,大多数其他蕴含关系——包括完全图中所成立的——对于完全多部图并不成立。基于这一分析,我们确定了哪些类型的同构对完全多部图的简单绘制具有意义。

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
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
2+阅读 · 2017年12月31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
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
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月7日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月5日
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
VIP会员
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
6+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
3+阅读 · 6月21日
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
12+阅读 · 6月17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
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
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
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员