We obtain lower and upper bounds for the maximum weight of a directed cut in the classes of weighted digraphs and weighted acyclic digraphs as well as in some of their subclasses. We compare our results with those obtained for the maximum size of a directed cut in unweighted digraphs. In particular, we show that a lower bound obtained by Alon, Bollobas, Gyafas, Lehel and Scott (J Graph Th 55(1) (2007)) for unweighted acyclic digraphs can be extended to weighted digraphs with the maximum length of a cycle being bounded by a constant and the weight of every arc being at least one. We state a number of open problems.


翻译:我们在加权有向图和加权非循环有向图以及它们的一些子类中获得了最大权重有向割的下界和上界。我们将我们的结果与在非加权有向图中获得的最大有向割大小的结果进行比较。特别地,我们表明了阿隆,博洛巴什,吉亚法什,莱赫尔和斯科特 (J Graph Th 55 (1) (2007)) 对于非加权非循环有向图获得的下界可以推广到最大循环长度有界以及每条弧的权重至少为一的加权有向图。我们陈述了一些未解决的问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】稀疏多项式优化:理论与实践,220页pdf
专知会员服务
72+阅读 · 2022年9月30日
南大《优化方法 (Optimization Methods》课程,推荐!
专知会员服务
80+阅读 · 2022年4月3日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月18日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年8月2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
因果效应估计组合拳:Reweighting和Representation
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年9月2日
【优博微展2019】李志泽:简单快速的机器学习优化方法
清华大学研究生教育
15+阅读 · 2019年10月8日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24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
一个牛逼的 Python 调试工具
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2019年4月30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
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 · 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
1+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月2日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月2日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
18+阅读 · 2021年12月21日
VIP会员
最新内容
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
1+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
3+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
5+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
6+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
12+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
4+阅读 · 4月24日
相关资讯
因果效应估计组合拳:Reweighting和Representation
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年9月2日
【优博微展2019】李志泽:简单快速的机器学习优化方法
清华大学研究生教育
15+阅读 · 2019年10月8日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24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
一个牛逼的 Python 调试工具
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2019年4月30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
相关基金
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 · 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
1+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员