Минимальные k-связные геометрические сети: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 81: Строка 81:




Теорема 4 ([5, 6]). Пусть k и d – любые целые числа, <math>k, d \ge 2 \;</math>, а <math>\varepsilon \;</math> – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время n (log n)(kd/")O(d) ■ 22(kd/")O(d) с вероятностью не менее 0,99 находит k-вершинно-связную (или k-реберно-связную) остовную сеть для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную.
Теорема 4 ([5, 6]). Пусть k и d – любые целые числа, <math>k, d \ge 2 \;</math>, а <math>\varepsilon \;</math> – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время <math>n \cdot (log \; n)^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}} \cdot 2^{2^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}}}</math> с вероятностью не менее 0,99 находит k-вершинно-связную (или k-реберно-связную) остовную сеть для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную.


Кроме того, этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время с тем, чтобы возвращать k-вершинно-связную (или k-реберно-связную) остовную сеть для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную.
Кроме того, этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время с тем, чтобы возвращать k-вершинно-связную (или k-реберно-связную) остовную сеть для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную.
Строка 97: Строка 97:




Теорема 6 ([5]). Пусть k и d – любые целые числа, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время n (log n)(kd/")O(d) ■ 0(kd/")O(d) с вероятностью не менее 0,99 находит k-реберно-связную остовную мультисеть для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.
Теорема 6 ([5]). Пусть k и d – любые целые числа, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время <math>n \cdot (log \; n)^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}} \cdot 2^{2^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}}}</math> с вероятностью не менее 0,99 находит k-реберно-связную остовную мультисеть для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.




Строка 103: Строка 103:




Теорема 7 (Схемы аппроксимации для 2-связных графов, [5]). Пусть d – любое целое число, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время n log n (d/")O(d) с вероятностью не менее 0,99 находит 2-вершинно-связную (или 2-реберно-связную) остовную сеть для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.
Теорема 7 (Схемы аппроксимации для 2-связных графов, [5]). Пусть d – любое целое число, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время <math>n \cdot (log \; n)^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}} \cdot 2^{2^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}}}</math> с вероятностью не менее 0,99 находит 2-вершинно-связную (или 2-реберно-связную) остовную сеть для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.




Строка 109: Строка 109:




Теорема 8 ([7]). Пусть d – любое целое число, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время n log n (d/")O(d) + n-2{dls)°{i2) + n-22i с вероятностью не менее 0,99 находит 2-вершинно-связную (или 2-реберно-связную) остовную сеть Штейнера для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.
Теорема 8 ([7]). Пусть d – любое целое число, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время <math>n \cdot (log \; n)^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}} \cdot 2^{2^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}}}</math> с вероятностью не менее 0,99 находит 2-вершинно-связную (или 2-реберно-связную) остовную сеть Штейнера для S, стоимость которой не более чем в (1 + ") раз превышает оптимальную. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.




Теорема 9 ([7]). Пусть d – любое целое число, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время n log n (d/")O(d) + n-2ldle)°(d ) + n-22d с вероятностью не менее 0,99 находит (1 + ")-аппроксимацию геометрической сети с повышенной живучестью с rv 2 f0; 1; 2g для любого v 2 V. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.
Теорема 9 ([7]). Пусть d – любое целое число, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве <math>\mathbb{R}^d \;</math>. Существует рандомизированный алгоритм, который за время <math>n \cdot (log \; n)^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}} \cdot 2^{2^{(kd / \varepsilon)^{O(d)}}}</math> с вероятностью не менее 0,99 находит (1 + ")-аппроксимацию геометрической сети с повышенной живучестью с rv 2 f0; 1; 2g для любого v 2 V. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.


== Применение ==
== Применение ==
4551

правка

Навигация