Властивості випадкових спрямованих графіків із фіксованою позаступеневою графікою


17

Мене цікавлять властивості довільно спрямованих графіків з фіксованою поза-ступеневоюd . Я уявляю випадкову модель графа, де кожна вершина вибирає d сусідів (скажімо, із заміною) uar

Питання : Чи відомо про стаціонарний час розподілу та змішування випадкових прогулянок на цих випадкових графах (для різних значень )? d

Мене особливо цікавить випадок, коли , що відповідає моделі випадкових автоматів булевого алфавіту. (Так, я розумію, що ці графіки часто не пов'язані, але що відбувається в даному компоненті?) Я задоволений частковими результатами та результатами щодо інших властивостей цих графіків.d=2

Здається, більша частина літератури про випадкові графіки зосереджена на моделі Ерда – Ренія, яка має зовсім інші властивості, ніж модель, про яку я думаю.


Я можу запропонувати таке: якщо шукати фразу "коефіцієнт кластеризації", ви можете знайти більше літератури, яка стосується. Я вирішив, що мене цікавлять інші речі, тому не пам’ятаю конкретики.
— Аарон Стерлінг

вам слід полювати на моделі веб-графіків (почніть з паперу Aiello / Chung ( projecteuclid.org/… ) і продовжуйте роботу вперед). Можливо, ви знайдете цікаві моделі веб-графіків. Також дивіться недавню роботу Крістоса Фалуцоса
— Суреш Венкат

дякую за вказівник - я переглянув роботу
— Чунга

Ви припускаєте, що процес відбувається із заміною. Чи означає це, що ви дозволяєте мати багатогранні зображення (можливо з декількома дугами від s до t)?
— Андрас Саламон

Це правильно - у випадковій прогулянці ви берете кожне ребро рівномірно, і за допомогою декількох дуг ви збільшуєте ймовірність даного переходу (і ми також допускаємо самокрутки). Однак якщо ви хочете відповісти на питання щодо вибору країв без заміни, це теж добре.
— Лев Рейзін

Відповіді:


10

У непрямому випадку випадкові -регулярні графіки є розширювачами з великою ймовірністю (не для d = 2 , але я думаю, що d ≥ 3 достатньо), що означає, що час змішування випадкових прогулянок становить O ( log n ) . Я не пам’ятаю достатньо цих доказів, щоб знати, чи все проходить у спрямованому випадку (звичайно, деякі властивості різні: рівномірний розподіл вже не є нерухомим), але, можливо, варто переглянути. Хорошими посиланнями на графіки розширень є графіки розширення та їх застосування від Hoory, Linial, Wigderson та Pseudorandomness від Vadhan.гг=2г≥3О(журнал⁡н)


Спасибі - це хороша довідка. Я бачив цю роботу раніше, але забув про неї. Безумовно, варто пройти їх доказ.
— Лев Рейзін

7

Чи знаєте ви про наступну роботу (та посилання на неї)? (Він також доступний на arXiv.)

Боман, Т. і Фрайз, А. (2009), цикли Гамільтона в 3-х вихідних. Випадкові структури та алгоритми, 35: 393–417. doi: 10.1002 / rsa.20272


дякую - це цікавий результат, але мати гамільтонівський цикл - це далеко не той тип властивості, про який я думаю.
— Лев Рейзін

Гм, можливо, я сприймав "я задоволений частковими результатами та результатами щодо інших властивостей цих графіків" занадто буквально. Мені здається, ніби модель k-out дуже близька до цікавої для вас моделі, а дослідження минулих результатів на k-out було б результативним, особливо враховуючи, що і гамільтонність, і швидке змішування можна вважати зміцненими формами зв'язку випадкові моделі графів.
— RJK

Ви маєте рацію - це справді результат про властивість цих графіків і, можливо, корисний. Я не можу дати тобі прийнятої відповіді, але, безумовно, підсумок :)
— Лев Рейзін

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.