Аноним

Сепараторы в графах: различия между версиями

Материал из WEGA
Строка 97: Строка 97:


== Применение ==
== Применение ==
Многие задачи можно решить, используя подпрограммы поиска сбалансированного сепаратора или самого неплотного сечения. Коэффициент аппроксимации полученного алгоритма обычно прямо зависит от коэффициента соответствующей подпрограммы. В большинстве случаев граф рекурсивно разбивается на фрагменты сбалансированного размера. Помимо коэффициента аппроксимации O(log n), принадлежащего алгоритму поиска сбалансированного сепаратора, еще один коэффициент O(log n) возникает в силу глубины рекурсии. Ивен и др. [12] улучшили многие результаты на базе алгоритма сбалансированного сепаратора благодаря использованию метрик рассеяния, снизив гарантированный коэффициент аппроксимации с O(log2 n) до O(log n log log n).
Многие задачи можно решить, используя подпрограммы поиска сбалансированного сепаратора или самого неплотного сечения. Коэффициент аппроксимации полученного алгоритма обычно прямо зависит от коэффициента соответствующей подпрограммы. В большинстве случаев граф рекурсивно разбивается на фрагменты сбалансированного размера. Помимо коэффициента аппроксимации O(log n), принадлежащего алгоритму поиска сбалансированного сепаратора, еще один коэффициент O(log n) возникает в силу глубины рекурсии. Ивен и др. [12] улучшили многие результаты на базе алгоритма сбалансированного сепаратора благодаря использованию метрик рассеяния, снизив гарантированный коэффициент аппроксимации с <math>O(log^2 \; n)</math> до O(log n log log n).




Некоторые приложения перечислены ниже; примеры, для которых не приведено ссылки, см. в [24].
Некоторые приложения перечислены ниже; примеры, для которых не приведено ссылки, см. в [24].


• Линейное расположение минимального разреза и минимальное множество обратных дуг. Обе эти задачи решает один алгоритм O(log n)-аппроксимации.
• Линейное расположение минимального разреза и минимальное множество обратных дуг. Обе эти задачи решает один алгоритм <math>O(log^2 \; n)</math>-аппроксимации.


• Построение минимального хордального графа и упорядочение удалений [ 1 ]. Упорядочение удалений используется при решении разреженных систем линейных уравнений с симметричной матрицей. Коэффициент O(log n) аппроксимации [ ] для построения хордального графа был улучшен до O(log n log log n) Ивеном и др. [12].
• Построение минимального хордального графа и упорядочение удалений [1]. Упорядочение удалений используется при решении разреженных систем линейных уравнений с симметричной матрицей. Коэффициент <math>O(log^2 \; n)</math> аппроксимации [1] для построения хордального графа был улучшен до O(log n log log n) Ивеном и др. [12].


• Сбалансированные вершинные сечения. Стоимость сбалансированного сечения может измеряться в терминах веса вершин, удаленных из графа. Алгоритм поиска сбалансированного сепаратора можно легко расширить на такой случай с взвешенными вершинами.
• Сбалансированные вершинные сечения. Стоимость сбалансированного сечения может измеряться в терминах веса вершин, удаленных из графа. Алгоритм поиска сбалансированного сепаратора можно легко расширить на такой случай с взвешенными вершинами.


• Проектирование СБИС. Бхатт и Лейтон [ ] изучали несколько задач оптимизации для проектирования СБИС. Рекурсивное разбиение при помощи алгоритма поиска сбалансированного сепаратора ведет к созданию полилогарифмических алгоритмов аппроксимации для нахождения количества пересечений, минимальной площади размещения схемы и других задач.
• Проектирование СБИС. Бхатт и Лейтон [8] изучали несколько задач оптимизации для проектирования СБИС. Рекурсивное разбиение при помощи алгоритма поиска сбалансированного сепаратора ведет к созданию полилогарифмических алгоритмов аппроксимации для нахождения количества пересечений, минимальной площади размещения схемы и других задач.


• Древесная ширина и путевая ширина. Бодлендер и др. [9] показали способ аппроксимации древесной ширины с коэффициентом O(log n) и путевой ширины – с коэффициентом O(log2 n) при помощи сбалансированных вершинных сепараторов.
• Древесная ширина и путевая ширина. Бодлендер и др. [9] показали способ аппроксимации древесной ширины с коэффициентом O(log n) и путевой ширины – с коэффициентом <math>O(log^2 \; n)</math> при помощи сбалансированных вершинных сепараторов.
 
• Бисекция.  Файги и Краутгамер [7] предложили O(log n)-аппроксимацию задачи минимальной бисекции при помощи любого алгоритма a-аппроксимации для нахождения минимального сечения.


• Бисекция.  Файги и Краутгамер [7] предложили <math>O( \alpha \; log \; n)</math>-аппроксимацию задачи минимальной бисекции при помощи любого алгоритма <math>\alpha \;</math>-аппроксимации для нахождения минимального сечения.


== Экспериментальные результаты ==
== Экспериментальные результаты ==
4430

правок