Аппроксимация метрических пространств древесными метриками: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 32: Строка 32:
   
   
== Основные результаты ==
== Основные результаты ==
Древесная метрика тесно связана с декомпозицией графа. Рандомизированная процедура округления Калинеску, Карлоффа и Рабани [ ] для задачи 0-расширения выполняет декомпозицию графа на фрагменты ограниченного диаметра, разрезая каждое ребро с вероятностью, пропорциональной его длине и отношению между количеством вершин на определенных расстояниях. Факчаренфол, Рао и Талвар [ ] использовали эту процедуру для рекурсивной декомпозиции графа и получили следующую теорему.
Теорема 1. Пусть имеется n-точечная метрика (V, d). Существует рандомизированный алгоритм, который за время O(n2) осуществляет выборку древесной метрики из распределения D над древесными метриками, которая O(log n)-вероятностно аппроксимирует (V, d). Это дерево также является 2-HST-деревом.
Граница в теореме 1 является точной, поскольку Алон и др. [1] доказали границу невязки J2(logn) в случае, когда (V, d) порождается графом-решеткой. Также стоит отметить, что существует убеждение, что даже встраивание линейной метрики в 2-HST-дерево приводит к невязке £?(log n).
4551

правка

Навигация