\textsc{$H$-Packing} asks whether a graph $G$ contains $k$ vertex-disjoint copies of a fixed pattern graph $H$. Via the standard reduction to \textsc{$d$-Set Packing}, one obtains generic kernels with $O(k^{|V(H)|-1})$ vertices and $O(k^{|V(H)|})$ edges. We revisit the question of beating these bounds for specific patterns $H$. Our main results concern subdivided stars. Let $S_{d_1,d_2}$ denote the subdivided star with $d_1$ branches of length $1$ and $d_2$ branches of length $2$. We obtain kernels with $O(k^2)$ vertices and $O(k^3)$ edges for $P_5=S_{0,2}$, for $S_{1,2}$, and for every $S_{d_1,1}$, kernels with $O(k^4)$ vertices and $O(k^6)$ edges for every fixed $S_{d_1,d_2}$ with $d_1\ge 1$, and a kernel with $O(k^2)$ vertices and $O(k^4)$ edges for the paw. Our proofs proceed in two steps. First, we reduce to instances in which all but a small part of the graph is independent, or in which the graph has a small vertex cover. Second, we reduce the independent side by keeping only a bounded number of witness vertices for each subset of the small part. On the negative side, we prove a lower bound for the line $S_{0,d}$. For every $d\ge 3$ and every $\varepsilon>0$, \textsc{$S_{0,d}$-Packing} does not admit a compression of size $O(k^{d-\varepsilon})$ unless $\NP\subseteq \coNP/\poly$. Thus, deleting a single vertex from the pattern may, surprisingly, make kernelization provably harder, showing that compressibility of \textsc{$H$-Packing} is not monotone under taking induced subgraphs.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
AAAI2024|基于预训练模型的知识图谱嵌入编辑
专知会员服务
32+阅读 · 2023年12月22日
【NeurIPS 2023】图对比学习的可证训练问题
专知会员服务
25+阅读 · 2023年11月10日
KDD 2022 | GraphMAE:自监督掩码图自编码器
专知会员服务
20+阅读 · 2022年7月14日
【硬核书】Linux核心编程|Linux Kernel Programming,741页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2021年3月26日
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
31+阅读 · 2020年6月22日
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
Deformable Kernels,用于图像/视频去噪,即将开源
极市平台
13+阅读 · 2019年8月29日
【Github】GPT2-Chinese:中文的GPT2训练代码
AINLP
52+阅读 · 2019年8月23日
Github项目推荐 | Emotion-recognition 实时表情识别
AI科技评论
19+阅读 · 2019年7月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
9+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 · 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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 7月15日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
6+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
9+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
相关资讯
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
31+阅读 · 2020年6月22日
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
Deformable Kernels,用于图像/视频去噪,即将开源
极市平台
13+阅读 · 2019年8月29日
【Github】GPT2-Chinese:中文的GPT2训练代码
AINLP
52+阅读 · 2019年8月23日
Github项目推荐 | Emotion-recognition 实时表情识别
AI科技评论
19+阅读 · 2019年7月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
相关基金
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
9+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 · 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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员