Ширина ленты графа: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 47: Строка 47:
== Открытые вопросы ==
== Открытые вопросы ==
Вначале сформулируем гипотезу о ширине ленты (подробнее, например, в [13]).
Вначале сформулируем гипотезу о ширине ленты (подробнее, например, в [13]).
Гипотеза: для любого графа G = (V, E) с n вершинами она составляет bw(G) = O(log n) ■ D(G).
Эта интересная гипотеза не доказана даже для специального случая, когда G является деревом (в [ ] приведены наилучшие результаты для деревьев). Наилучшая известная граница в общем случае, основанная на работах [7, 10], имеет вид bw(G) = O(log n)3:5 • D(G). Известно, что приведенная в гипотезе верхняя граница является наилучшей возможной, даже для деревьев [ ]. Можно ожидать, что подобные комбинаторные исследования позволят усовершенствовать алгоритмы аппроксимации.


'''Гипотеза: для любого графа G = (V, E) с n вершинами имеем <math>bw(G) = O(log \; n) \cdot D(G) \;</math>.'''


Однако наилучшие алгоритмы аппроксимации, достигающие показателя O((log n)3(loglog n)1/4), не основываются на границе локальной плотности. Они скорее представляют собой гибрид подходов полуопределенного программирования [1, 5] с учетом предложений Файги и методов вложения с учетом объема, изложенных в [12, 16]. Определение аппроксимируемости задачи нахождения ширины ленты графа является значимой открытой проблемой; для ее решения требуется улучшение как верхней, так и нижней границ.
Эта интересная гипотеза не доказана даже для специального случая, когда G является деревом (в [ ] приведены наилучшие результаты для деревьев). Наилучшая известная граница в общем случае, основанная на работах [7, 10], имеет вид <math>bw(G) = O(log \; n)^{3.5} \cdot D(G)</math>. Известно, что приведенная в гипотезе верхняя граница является наилучшей возможной, даже для деревьев [4]. Можно ожидать, что подобные комбинаторные исследования позволят усовершенствовать алгоритмы аппроксимации.


Однако наилучшие алгоритмы аппроксимации, достигающие показателя <math>O((log \; n)^3 (log \; log \; n)^{1/4)}</math>, не основываются на границе локальной плотности. Они скорее представляют собой гибрид подходов полуопределенного программирования [1, 5] с учетом предложений Файги и методов вложения с учетом объема, изложенных в [12, 16]. Определение аппроксимируемости задачи нахождения ширины ленты графа является значимой открытой проблемой; для ее решения требуется улучшение как верхней, так и нижней границ.


== Литература ==
== Литература ==
4551

правка

Навигация