In this paper, we study the maximum number of edges in an $N$-vertex $r$-uniform hypergraph with girth $g$ where $g \in \{5,6 \}$. Writing $\textrm{ex}_r ( N, \mathcal{C}_{<g} )$ for this maximum, it is shown that $\textrm{ex}_r ( N , \mathcal{C}_{ < 5} ) = \Omega_r ( N^{3/2 - o(1)} )$ for $r \in \{4,5,6 \}$. We address an unproved claim from [31] asserting a technique of Ruzsa can be used to show that this lower bound holds for all $r \geq 3$. We carefully explain one of the main obstacles that was overlooked at the time the claim from [31] was made, and show that this obstacle can be overcome when $r\in \{4,5,6\}$. We use constructions from coding theory to prove nontrivial lower bounds that hold for all $r \geq 3$. Finally, we use a recent result of Conlon, Fox, Sudakov, and Zhao to show that the sphere packing bound from coding theory may be improved when upper bounding the size of linear $q$-ary codes of distance $6$.


翻译:本文研究顶点数为$N$、$r$一致、围长$g$(其中$g \in \{5,6\}$)的超图的最大边数。记该最大值为$\textrm{ex}_r ( N, \mathcal{C}_{<g} )$,我们证明了对于$r \in \{4,5,6\}$,有$\textrm{ex}_r ( N , \mathcal{C}_{ < 5} ) = \Omega_r ( N^{3/2 - o(1)} )$。本文处理了文献[31]中一个未证明的论断,该论断声称Ruzsa的技术可用于证明该下界对所有$r \geq 3$成立。我们详细解释了文献[31]提出该论断时被忽视的一个主要障碍,并证明当$r\in \{4,5,6\}$时该障碍可以被克服。我们利用编码理论中的构造方法,证明了适用于所有$r \geq 3$的非平凡下界。最后,我们借助Conlon、Fox、Sudakov和Zhao的最新成果,证明了在上界约束距离为6的线性$q$元码的大小时,编码理论中的球堆积界可被改进。

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
【2022新书】数据科学的实用线性代数,328页pdf
专知会员服务
138+阅读 · 2022年9月17日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6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
《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
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
【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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17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 · 2015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
0+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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月24日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月23日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:06
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
3+阅读 · 今天15:31
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:49
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
13+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
6+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
7+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
【2022新书】数据科学的实用线性代数,328页pdf
专知会员服务
138+阅读 · 2022年9月17日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6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
《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
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
【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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
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 · 2015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
0+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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员