Seminal works on light spanners over the years have provided spanners with optimal lightness in various graph classes, such as general graphs, Euclidean spanners, and minor-free graphs. Three shortcomings of previous works on light spanners are: (i) The runtimes of these constructions are almost always sub-optimal and usually far from optimal. (ii) These constructions are optimal in the standard and crude sense but not in a refined sense that takes into account a wider range of involved parameters. (iii) The techniques are ad hoc per graph class and thus can't be applied broadly. This work aims at addressing these shortcomings by presenting a unified framework of light spanners in a variety of graph classes. Informally, the framework boils down to a transformation from sparse spanners to light spanners; since the state-of-the-art for sparse spanners is much more advanced than that for light spanners, such a transformation is powerful. First, we apply our framework to design fast constructions with optimal lightness for several graph classes. Second, we apply our framework to achieve more refined optimality bounds for several graph classes, i.e., the bounds remain optimal when taking into account a wider range of involved parameters, most notably $\epsilon$. Our new constructions are significantly better than the state-of-the-art for every examined graph class.


翻译:多年来关于轻量级生成树的经典研究为各种图类(如一般图、欧几里得生成树及无小图)提供了具有最优轻量度的生成树。此前在轻量级生成树研究中有三个不足之处:(i) 这些构造的运行时间几乎总是次优的,且通常远未达到最优;(ii) 这些构造在标准粗粒度意义下最优,但在考虑更广泛参数范围的精细化意义上并非最优;(iii) 这些技术针对不同图类采用特定方法,因此无法广泛应用。本研究旨在通过提出适用于多种图类的统一轻量级生成树框架来解决上述缺陷。非正式地说,该框架可归结为从稀疏生成树到轻量级生成树的变换;由于稀疏生成树的研究现状远优于轻量级生成树,此类变换具有强大效能。首先,我们应用该框架为若干图类设计了具有最优轻量度的快速构造方法。其次,我们应用该框架为若干图类实现了更精细化的最优性边界——即当考虑更广泛参数(尤其是$\epsilon$)时,这些边界仍保持最优性。对于所研究的每个图类,我们的新构造方法均显著优于当前最优方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
326+阅读 · 2020年11月26日
专知会员服务
54+阅读 · 2020年11月3日
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1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
【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
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3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
0+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 · 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
Arxiv
39+阅读 · 2021年11月11日
VIP会员
最新内容
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:30
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:43
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:26
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:12
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
7+阅读 · 6月3日
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
17+阅读 · 6月2日
相关VIP内容
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
326+阅读 · 2020年11月26日
专知会员服务
54+阅读 · 2020年11月3日
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1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
【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
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
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
0+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 · 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