For a finite collection of connected graphs $\mathcal{F}$, the $\mathcal{F}$-MINOR-DELETION problem consists in, given a graph $G$ and an integer $\ell$, deciding whether $G$ contains a vertex set of size at most $\ell$ whose removal results in an $\mathcal{F}$-minor-free graph. We lift the existence of (approximate) polynomial kernels for $\mathcal{F}$-MINOR-DELETION by the solution size to (approximate) polynomial kernels parameterized by the vertex-deletion distance to graphs of bounded elimination distance to $\mathcal{F}$-minor-free graphs. This results in exact polynomial kernels for every family $\mathcal{F}$ that contains a planar graph, and an approximate polynomial kernel for PLANAR VERTEX DELETION. Moreover, combining our result with a previous lower bound, we obtain the following infinite set of dichotomies, assuming $NP \not\subseteq coNP/poly$: for any finite set $\mathcal{F}$ of biconnected graphs on at least three vertices containing a planar graph, and any minor-closed class of graphs $\mathcal{C}$, $\mathcal{F}$-MINOR-DELETION admits a polynomial kernel parameterized by the vertex-deletion distance to $\mathcal{C}$ if and only if $\mathcal{C}$ has bounded elimination distance to $\mathcal{F}$-minor-free graphs. For instance, this yields dichotomies for CACTUS VERTEX DELETION, OUTERPLANAR VERTEX DELETION, and TREEWIDTH-$t$ VERTEX DELETION for every integer $t \geq 0$. Prior to our work, such dichotomies were only known for the particular cases of VERTEX COVER and FEEDBACK VERTEX SET. We also provide lower bounds on the size of the kernels.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

KDD25 | 大语言模型能否提高图神经网络的对抗鲁棒性?
专知会员服务
19+阅读 · 2024年12月18日
AAAI2024|场景图知识增强多模态结构化表示能力
专知会员服务
38+阅读 · 2024年1月14日
NeurIPS2022|图对比学习的结构公平性初探
专知会员服务
14+阅读 · 2022年10月16日
[WWW2021]图结构估计神经网络
专知会员服务
43+阅读 · 2021年3月29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
“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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
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
1+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
VIP会员
最新内容
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
9+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
8+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
5+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
10+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
12+阅读 · 9月22日
战争不仅需要机器人:人类仍不可或缺
专知会员服务
6+阅读 · 9月21日
《描绘美国防部创新基础设施的未来蓝图》100页
专知会员服务
12+阅读 · 9月21日
相关资讯
“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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
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
1+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