Аноним

Остовные деревья с низким растяжением: различия между версиями

Материал из WEGA
м
Строка 4: Строка 4:


== Постановка задачи ==
== Постановка задачи ==
Рассмотрим взвешенный связный мультиграф G = (V, E, omega), где omega – функция, отображающая множество ребер E графа G на множество положительных вещественных чисел. Вес пути P в графе P равен сумме весов ребер, входящих в этот путь. Для пары вершин u, v 2 V за расстояние между ними в графе G принимается минимальный вес пути, соединяющего u и v в G. Для остовного дерева T графа G растяжение дуги (u, v) 2 E определяется следующим образом:
Рассмотрим взвешенный связный мультиграф <math>G = (V, E, \omega ) \; </math>, где <math>\omega \;</math> – функция, отображающая множество ребер E графа G на множество положительных вещественных чисел. Вес пути P в графе P равен сумме весов ребер, входящих в этот путь. Для пары вершин <math>u, v \in V \;</math> за расстояние между ними в графе G принимается минимальный вес пути, соединяющего u и v в G. Для остовного дерева T графа G растяжение дуги <math>(u, v) \in E \;</math> определяется следующим образом:


distT(u;v)
distT(u;v)
Строка 27: Строка 27:


Рассматривая задачу как игру двух игроков с нулевой суммой, где игрок «дерево» стремится минимизировать выигрыш, а игрок «ребро» – максимизировать его, легко увидеть, что для любого целого положительного числа n avestr(n) = expstr(n) [2]. Однако вероятностная версия задачи оказывается намного более удобной для многих вариантов приложений.
Рассматривая задачу как игру двух игроков с нулевой суммой, где игрок «дерево» стремится минимизировать выигрыш, а игрок «ребро» – максимизировать его, легко увидеть, что для любого целого положительного числа n avestr(n) = expstr(n) [2]. Однако вероятностная версия задачи оказывается намного более удобной для многих вариантов приложений.


== Основные результаты ==
== Основные результаты ==
4551

правка