피드백 정점 집합

Feedback vertex set

그래프 이론의 수학 분야에서, 그래프의 피드백 정점 집합(FVS)은 제거가 순환 없이 그래프를 남기는 정점 집합이다. (제거는 정점과 그에 인접한 모든 모서리를 삭제하는 것을 의미한다.)마찬가지로 각 FVS는 그래프 내의 임의의 사이클의 적어도 하나의 정점을 포함한다.그래프의 피드백 정점 집합 번호는 가장 작은 피드백 정점 집합의 크기입니다.최소 피드백 정점 집합 문제는 NP-완전 문제이며, NP-완전인 것으로 나타난번째 문제 중 하나였습니다.운영체제, 데이터베이스 시스템, VLSI 칩 설계 등에 광범위하게 응용되고 있습니다.

정의.

FVS 결정의 문제는 다음과 같습니다.

인스턴스: (무방향 또는 방향) G ( ,) { G = ( 양의 k{k
질문: XX\ k X X V X X 정점과 인접한 가장자리가G(\ G에서 삭제되면 나머지는 사이클 프리입니까?

G{\ G에서X {\ X 한 후 남는 G 유도 포레스트이다(유도 그래프의 경우 유도 유도 유도 비순환 그래프).따라서 그래프에서 최소 FVS를 찾는 것은 최대 유도 포레스트를 찾는 것과 같다(유향 그래프의 경우 최대 유도 비순환 그래프).

NP-경도

Karp(1972)유도 그래프의 최소 FVS 문제가 NP-완전임을 보여주었다.이 문제는 최대 도수 및 도수 2인 방향 그래프와 최대 도수 및 도수 [1]3인 방향 평면 그래프에서 NP-완전 상태로 남아 있다.

Karp의 감소는 또한 무방향 그래프에서 FVS 문제의 NP-완전성을 의미하며, 여기서 문제는 최대 4도 그래프에서 NP-hard로 유지된다.FVS 문제는 최대 [2]3도 그래프에서 다항식 시간으로 해결할 수 있습니다.

정확한 알고리즘

최소 피드백 정점 집합의 크기를 찾는 해당 NP 최적화 문제는 시간 O(1.7347n)에 해결할 수 있습니다. 여기서 n은 [3]그래프 내의 정점 수입니다.이 알고리즘은 실제로 최대 유도 포레스트를 계산하며, 이러한 포레스트를 얻을 때 그 보완은 최소 피드백 정점 집합이다.그래프에서 최소 피드백 정점 집합의 수는 On(1.8638)[4]로 제한됩니다.방향 피드백 정점 집합 문제는 여전히 시간 O*(1n.9977)로 해결할 수 있습니다. 여기서 n은 주어진 방향 [5]그래프에 있는 정점 수입니다.지시된 문제와 지시되지 않은 문제의 매개 변수화된 버전은 모두 고정 매개 변수 추적 가능합니다.[6]

최대 3도의 무방향 그래프에서 피드백 정점 집합 문제는 선형 매트로이드[7]대한 매트로이드 패리티 문제의 인스턴스로 변환함으로써 다항 시간 내에 해결할 수 있다.

근사치

방향성이 없는 문제는 APX에서 발생.이것은 다음과 같은 사실에서 비롯된다.

  • 정점 커버 [8]문제의 APX 완전성
  • 정점 피복 문제에서 정점 피복 문제까지의 L 감소를 보존하는 근사치의 존재
  • 기존 상수 계수 근사 알고리즘.[9]

무방향 그래프에서 가장 잘 알려진 근사 알고리즘은 [10]2배입니다.

지시된 버전이 일정 비율 내에서 다항식 시간 근사치인지, 따라서 APX-완전인지 여부는 미해결 질문입니다.

경계

Erdss-Posa 정리에 따르면, 최소 피드백 정점 집합의 크기는 주어진 [11]그래프에서 최대 정점-분리 주기 수의 로그 인자 내에 있다.

관련 개념

  • 꼭지점 대신 피드백 에지 세트(무방향 그래프의 에지 세트)를 고려할 수 있습니다. 이 세트를 제거하면 그래프가 비순환적으로 됩니다.그래프에서 가장 작은 피드백 에지 세트의 크기를 그래프의 회로 순위라고 합니다.FVS 번호와 달리 회로 순위는 쉽게 계산할 수 있습니다. E- + \ E - + C 서 C는 그래프의 연결된 컴포넌트 세트입니다.가장 작은 피드백 에지 세트를 찾는 문제는 스패닝 포레스트를 찾는 것과 같으며, 는 다항식 시간에 수행할 수 있습니다.
  • 방향 그래프의 유사한 개념은 피드백집합(FAS)이다. 이 집합은 제거가 그래프를 비순환적으로 만드는 방향 호 집합이다.가장 작은 FAS를 찾는 것은 NP의 어려운 문제입니다.[9]

적용들

  • 운영 체제에서 피드백 정점 집합은 교착 상태 복구 연구에 중요한 역할을 합니다.operating system의 wait-for 그래프에서 각 지시 사이클은 교착 상태에 대응합니다.모든 교착 상태를 해결하려면 차단된 일부 프로세스를 중단해야 합니다.이 그래프에서 최소 피드백 정점 집합은 [12]중단해야 하는 최소 프로세스 수에 해당합니다.
  • 피드백 정점 집합 문제는 VLSI[13]설계에 적용되어 있습니다.
  • 또 다른 응용 분야는 복잡성 이론입니다.그래프의 일부 계산 문제는 일반적으로 NP-hard이지만, 경계 FVS 번호를 가진 그래프의 경우 다항식 시간으로 해결할 수 있다.예를 들어[14] 그래프 동형성 및 경로 [15]재구성 문제가 있습니다.

메모들

  1. ^ 개리와 존슨 때문에 발표되지 않은 결과, cf.Garey & Johnson (1979년): GT7
  2. ^ 우에노·카지타니·고토(1988년), 리앤류(1999년)
  3. ^ Fomin & Villanger (2010)
  4. ^ 포민 등 (2008년).
  5. ^ Razgon (2007년).
  6. ^ 첸 등 (2008년).
  7. ^ 우에노·카지타니·고토(1988년).
  8. ^ Dinur & Safra 2005
  9. ^ a b 카르프(1972)
  10. ^ Becker & Geiger (1996년).또, 같은 근사비를 가지는 대체 근사 알고리즘에 대해서는, Bafna, Berman, Fujito(1999)를 참조해 주세요.
  11. ^ Erdss & Posa(1965).
  12. ^ Silverschatz, Galvin & Gagne (2008).
  13. ^ Festa, Pardalos & Resende(2000).
  14. ^ Kratsch, Stefan; Schweitzer, Pascal (2010). Kaplan, Haim (ed.). "Isomorphism for Graphs of Bounded Feedback Vertex Set Number". Algorithm Theory - SWAT 2010. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer. 6139: 81–92. Bibcode:2010LNCS.6139...81K. doi:10.1007/978-3-642-13731-0_9. ISBN 978-3-642-13731-0.
  15. ^ Algorithms and Data Structures SpringerLink (PDF). Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11646. 2019. doi:10.1007/978-3-030-24766-9. ISBN 978-3-030-24765-2. S2CID 198996919.

레퍼런스

조사 기사

교재 및 조사 기사