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=2г3О(журналн)


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.