Независимые множества в случайных графах пересечений: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 41: Строка 41:




Алгоритм:
'''Алгоритм:'''


Дано: случайный граф пересечений <math>G_{n,m,p}</math>.
Дано: случайный граф пересечений <math>G_{n,m,p}</math>.
Строка 50: Строка 50:
   2. '''for''' i: = 1 '''to''' m '''do'''
   2. '''for''' i: = 1 '''to''' m '''do'''
   3. '''begin'''
   3. '''begin'''
   4. выбрать случайную метку li 2 L; положить L := L - lig;
   4. выбрать случайную метку <math>l_i \in L</math>; положить <math>L := L - \{ l_i \}</math>;
   5. положить Di := fv 2 A,-_i : li 2 Svg;
   5. положить <math>D_i := \{ v \in A_{i - 1} : l_i \in S_v \}</math>;
   6. if(|D,| > 1) then выбрать случайную вершину u 2 Di и положить Di := Di -{M};
   6. '''if''' <math>(|D_i| \ge 1)</math> '''then''' выбрать случайную вершину <math>u \in D_i</math> и положить <math>D_i := D_i - \{ u \}</math>;
   7. положить Ai := A,-_i D i;
   7. положить <math>A_i := A_{i - 1} - D_i</math>;
   8. end
   8. '''end'''
   9. output Am;
   9. '''output''' <math>A_m</math>;




Следующая теорема рассматривает мощность независимого множества, вычисляемого алгоритмом. При анализе алгоритма используются уравнение Вальда (см. [ ]) для сумм случайного количества случайных переменных, позволяющее вычислить среднее значение jAmj, и границы Чернова (см, например, [6]) для концентрации вокруг среднего значения.
Следующая теорема рассматривает мощность независимого множества, вычисляемого алгоритмом. При анализе алгоритма используются уравнение Вальда (см. [9]) для сумм случайного количества случайных переменных, позволяющее вычислить среднее значение <math>|A_m|</math>, и границы Чернова (см, например, [6]) для концентрации вокруг среднего значения.




4817

правок

Навигация