【学习总结】【超图理论】第二章 超图:第一属性
【学习总结】参考文献:Bretto A. Hypergraph theory[J]. An introduction. Mathematical Engineering. Cham: Springer, 2013.2.1 图与超图2.1.1 图(1)多重图一个多重图,Γ=(V;E)Γ = (V; E)Γ=(V;E)是一个超图,使得 Γ 的秩最多为 2。超边称为(退化为)边。如果超图是简单图,没有回
【学习总结】
参考文献:
Bretto A. Hypergraph theory[J]. An introduction. Mathematical Engineering. Cham: Springer, 2013.
2.1 图与超图
2.1.1 图
(1)多重图
一个多重图, Γ = ( V ; E ) Γ = (V; E) Γ=(V;E)是一个超图,使得 Γ 的秩最多为 2。超边称为(退化为)边。如果超图是简单图,没有回路,它就是一个图。因此,超图的任何定义都适用于图。给定图 Γ ,我们用 Γ (x) 表示顶点 x 的邻域,即由与 x 形成边的所有顶点形成的集合:
Γ ( x ) = { y ∈ V : { x , y } ∈ E } Γ(x) = \{y \in V:\{x,y\} \in E\} Γ(x)={y∈V:{x,y}∈E}
同理,我们定义 A ⊆ V A ⊆ V A⊆V 的邻域为
Γ ( A ) = ⋃ x ∈ A Γ ( x ) Γ(A) = \bigcup_{x \in A}Γ(x) Γ(A)=x∈A⋃Γ(x)
A 的开邻域是
Γ o ( A ) = Γ ( A ) ∖ A . Γ^{o}(A) = Γ(A) \setminus A. Γo(A)=Γ(A)∖A.
由 V ′ ⊆ V V' ⊆ V V′⊆V 生成的导出子图由 Γ ( V ′ ) Γ (V' ) Γ(V′) 表示。
图 Γ = ( V ; E ) Γ = (V; E) Γ=(V;E) 是二部图,如果
V = V 1 ∪ V 2 并 且 V 1 ∩ V 2 = ϕ V = V_{1}\cup V_{2} 并且 V_{1} \cap V_{2} = \phi V=V1∪V2并且V1∩V2=ϕ
并且每条边将 V 1 V_{1} V1 的顶点连接到顶点 V 2 V_{2} V2。
众所周知,图 Γ = ( V ; E ) Γ = (V; E) Γ=(V;E) 是二部图当且仅当它不包含任何奇数环 [Wes01, Vol02]。
(2)团、弦图
如果每一对顶点都有边相连,则图是完全的。 图 Γ = ( V ; E ) Γ = (V; E) Γ=(V;E) 的团是 Γ 的完全子图。
图 Γ 的团的最大基数由 ω ( Γ ) ω(Γ ) ω(Γ) 表示。
请记住,如果一个图的四个或更多顶点的循环中的每一个都有一个弦(chord),即连接循环中两个不连续顶点的边,则该图是弦图(chordal)的。
2.1.2 图和超图
(1)线图(超边作为顶点、超边的相交点作为边)
令 H = ( V ; E = ( e i ) i ∈ I ) H=(V;E=(e_{i})_{i \in I}) H=(V;E=(ei)i∈I)是一个超图,使得 E ≠ ϕ E \ne \phi E=ϕ。H 的线图(或代表图,也称相交图) line-graph(or representative graph, but also intersection graph))是图 L ( H ) = ( V ′ ; E ′ ) L(H) = (V' ; E' ) L(H)=(V′;E′) 使得:
V ′ : = I 或 V ′ : = E V':=I或V':=E V′:=I或V′:=E当H没有重复超边时;
{ i , j } ∈ E ′ ( i ≠ j ) 当 且 仅 当 e i ∩ e j ≠ ϕ \{i,j\} \in E' (i \ne j)当且仅当e_{i} \cap e_{j} \ne \phi {i,j}∈E′(i=j)当且仅当ei∩ej=ϕ. 3
引理 2.1 超图 H 连通当且仅当 L(H) 连通。
命题 2.1 任何非平凡图 Γ 是线性超图的线图。
(2)2-section(超图节点是图的节点,超边内节点相互连接)
设 H = ( V ; E ) H = (V; E) H=(V;E) 是一个超图,H 的 第2部分(2-section)是图,用 [ H ] 2 [H]_{2} [H]2 表示,其中顶点是 H 的顶点,其中两个不同的顶点形成边当且仅当它们是 在 H 的相同超边中。图 2.3 给出了一个 2-section的例子。
命题 2.2 设 H = (V ; E) 是一个超图,我们有:
∑ x ∈ V d ( x ) = ∑ e ∈ E d ( e ) . \sum_{x \in V} d(x) = \sum_{e \in E}d(e). x∈V∑d(x)=e∈E∑d(e).
(ps.超边度数之和等于顶点度数之和)
(3)邻域超图
详见原文。
2.2 相交族,Helly性质
2.2.1 相交族
(1)相交族(超边子集每对相交有一个交点)
设 H = ( V ; E = ( e i ) i ∈ I ) H = (V ; E = (e_{i})_{i∈I} ) H=(V;E=(ei)i∈I) 是一个超图。 超边 ( e j ) j ∈ J (e_{j}) _{j∈J} (ej)j∈J 的一个子族,其中 J ⊆ I J ⊆ I J⊆I 是一个相交族,如果每对超边都有一个非空的交点。|J|的最大基数 (H 的相交族) 用 Δ 0 ( H ) Δ_{0}(H) Δ0(H) 表示。
(ps.存在一个超边的子集,该子集中的每对超边都有一个非空的交点,例如 以x为中心的star结构)
2.2.2 Helly性质
(1)Helly、Strong Helly 性质
Helly 性质在超图理论中起着非常重要的作用,因为最重要的超图都具有这个性质 [BUZ02, Vol02, Vol09]。 如果每个相交族都有一个非空的交集(属于一个星形),则超图具有 Helly 性质。 很明显,如果一个超图包含一个三角形,它就没有 Helly 性质。 具有 Helly 性质的超图将称为 Hell超图 (Helly hypergraph)。
(ps. 每个【相交族】都有一个【非空的交集(属于一个star结构)】)
如果每个部分导出子超图都具有 Helly 性质,则超图具有强 Helly 性质。 图 2.9 所示的超图具有 Helly 性质,但没有强 Helly 性质。
(2)算法
对于 Helly 属性,我们有以下算法:
Strong Helly性质算法:
2.3 子树超图
(1)子树超图
让 H = (V; E) 是一个超图。 这个超图称为子树超图,如果
- 存在一个顶点集为 V 的树 Γ 使得每个超边 e ∈ E 在 Γ 中导出一个子树。
请注意,对于同一个超图,我们可能会使用上述方法生成多个树。 此外,如果 H = (V;E) 不是子树超图,则对于 V 上的任何树,至少有一个超边会导致断开子图。
反过来也可以通过子树生成超图,也叫做子树超图。同一棵树可能可以生成多个超图。
命题2.4 设Γ = (V; A) 是一棵树,H 是与Γ 相关的子树超图,H 具有Helly 性质。
命题 2.5 设 Γ = (V; A) 是一棵树,H 是一个子树超图,与 Γ 相关联,则 L(H) 是弦(chordal)。
2.4 共形图(Conformal Hypergraphs)
(1)共形图(Conformal Hypergraphs)
如果 2-section [ H ] 2 [H]_{2} [H]2 的任何极大团(用于包含)是 H 的超边,则超图 H 是共形的。
图 2.11 显示了超图 H 的 2-section。可能会注意到这个超图不是共形的。
(ps. 由于x1, x3, x5也形成了一个团,红边表示的地方,但并没有超边连接他们,因此该超图不是共形图)
命题 2.6 一个超图是共形的,当且仅当它的对偶具有Helly 属性。
命题 2.7 超图 H 的线图 L(H) 是 H ∗ H^{*} H∗ 的 2-section,即
L ( H ) ≃ [ H ∗ ] 2 L(H) \simeq [H^{*}]_{2} L(H)≃[H∗]2
此外,以下两个陈述是等价的,其中 Γ 是一个图:
(i) H 验证了 Helly 属性 并且 Γ 是 H 的线图。
(ii) H ∗ H^{*} H∗ 的最大超边(用于包含)是 Γ 的最大团。
2.5 稳定(或独立)、横向和匹配Stable (or Independent), Transversal and Matching
(1)稳定 Stable (or Independent)
设 H = ( V ; E = ( e i ) i ∈ I ) H = (V ; E = (e_{i})_{i∈I} ) H=(V;E=(ei)i∈I) 是一个没有孤立顶点的超图。
如果 A 中不包含超边,则集合 A ⊆ V 是稳定的或独立的(或强稳定的)(对于每个 i ∈ I , ∣ A ∩ V ( e i ) ∣ ≤ 1 i ∈ I,|A ∩ V (e_{i})| ≤ 1 i∈I,∣A∩V(ei)∣≤1)。
稳定数 α ( H ) α(H) α(H)(或强稳定数 α ′ ( H ) α '(H) α′(H))是一个稳定(或强稳定)的最大基数。
(ps. 稳定指A是节点V的一个子集,A中的节点与任何超边ei的集合相交最多只有一个交点。)
(ps. α ( H ) α(H) α(H) 稳定数指超图中节点不构成超边的最大节点数。)
(2)横向 Transversal
集合B ⊆ V是横向的(Transversal)如果B与每条超边相交,即
对 于 所 有 e ∈ E , B ∩ V ( e ) ≠ ϕ 对于所有e \in E, B \cap V(e) \ne \phi 对于所有e∈E,B∩V(e)=ϕ
横向的最小基数是横向数。 它由 τ ( H ) τ(H) τ(H)表示。
(ps. 横向指B是节点V的一个子集,B中节点与每条超边都最少有一个交点。)
(ps. τ ( H ) τ(H) τ(H)指包含超图中所有超边的节点集合最少数。)
(3)匹配 Matching 和 超边覆盖
匹配(Matching)是 H 的一组成对不相交的超边集合。
H 的匹配数 ν(H) 是匹配的最大基数。超边覆盖是超边的子集:
( e j ) j ∈ J , ( J ⊆ I ) 使 得 : ⋃ j ∈ J e j = V . (e_{j})_{j \in J}, (J \subseteq I)使得:\bigcup_{j \in J} e_{j} = V. (ej)j∈J,(J⊆I)使得:j∈J⋃ej=V.
超边覆盖数 ρ ( H ) ρ(H) ρ(H) 是超边覆盖的最小基数。
(ps. 匹配是指(超边对)的集合,例如{(e1, e3), (e2, e4), (e5, e6)},其中e1和e3、e2和e4,e5和e6没有交点)
(ps. ν(H) 是超图中两两不相交的超边对的最大数。)
(ps. 超边覆盖是超边的子集,该子集中超边相并后得到所有的节点V。)
(ps. ρ ( H ) ρ(H) ρ(H)是能够覆盖超图中所有节点V的超边最少数。)
2.5.1 示例
(1)示例
引理 2.2 令 H = (V; E) 是一个没有孤立顶点的超图。 我们有以下属性。
(i) ν ( H ) ≤ τ ( H ) . ν(H) ≤ τ(H). ν(H)≤τ(H).
(ii) ρ ( H ) = τ ( H ∗ ) . ρ(H) = τ(H∗). ρ(H)=τ(H∗).
(iii) α ′ ( H ) = ν ( H ∗ ) . α'(H) = ν(H∗). α′(H)=ν(H∗).
(iv) α ′ ( H ) ≤ ρ ( H ) . α'(H) ≤ ρ(H). α′(H)≤ρ(H).
详见原文。
2.6 König 性质和对偶 König 性质
(1)König 性质
超图 H 具有 König 性质,如果
v ( H ) = τ ( H ) v(H) = τ(H) v(H)=τ(H)
(2)对偶 König 性质
超图 H 具有对偶 König 性质当且仅当
α ′ ( H ) = ρ ( H ) α'(H) = ρ(H) α′(H)=ρ(H)
命题 2.8 令 Γ = (V; E) 是一棵树,让 H 是与 Γ 相关的子树超图。 那么 H 具有 König 性质,即
v ( H ) = τ ( H ) v(H) = τ(H) v(H)=τ(H)
2.7 线性空间(Linear spaces)
我们提醒读者,线性空间是一个超图,其中每对不同的顶点都包含在一条边中。 平凡线性空间是只有一个超边的超图,其中包含所有顶点。
定理 2.3 如果一个非平凡的、非空的线性空间有 n 个顶点和 m 个边,则 m ≥ n。
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