단위 거리 그래프

Unit distance graph
16개의 정점과 40개의 모서리가 있는 단위 거리 그래프

수학, 특히 기하학적 그래프 이론에서 단위 거리 그래프는 두 점 사이의 거리가 정확히 1일 때마다 두 점을 모서리로 연결함으로써 유클리드 평면의 점들의 집합에서 형성된 그래프이다.이러한 그래프를 더 큰 계열의 하위 그래프와 구별하기 위해 엄밀한 단위 거리 그래프 또는 충실한 단위 거리 그래프라고 할 수 있다.유전적인 그래프 계열로서 금지된 유도 하위 그래프로 특징지을 수 있다.단위 거리 그래프에는 선인장 그래프, 성냥개비 그래프페니 그래프 및 하이퍼큐브 그래프가 포함됩니다.일반화 피터슨 그래프는 단위 거리 그래프의 하위 그래프입니다.

단위 거리 그래프 n 몇 개의 모서리를 가질 수 있는지 알 수 없습니다. 하한은 약간 초선형이며 상한( O 표기로 표시됨)은 O 4/ O입니다단위 거리 그래프에 색을 입히는 데 필요한 색상 수도 알 수 없습니다. 일부 단위 거리 그래프에는 5가지 색상이 필요하며 모든 단위 거리 그래프를 7가지 색상으로 색칠할 수 있습니다.모든 대수적 숫자에 대해 두 개의 정점이 있는 단위 거리 그래프가 있습니다.모든 단위 거리 그래프를 유지하는 평면의 유일한 변환은 등각선입니다.

단위 거리 그래프를 효율적으로 작성할 수 있습니다.모든 단위 거리를 찾는 것은 패턴 매칭에 적용되며, 여기서 더 큰 패턴의 일치된 복사본을 찾는 첫 번째 단계로 사용할 수 있습니다.그러나, 주어진 그래프를 단위 거리 그래프로 나타낼 수 있는지 여부를 결정하는 은 NP-hard이며, 보다 구체적으로 실재론의 실존 이론에 대해 완전하다.

정의.

단위 거리[1] 그래프로서의 Petersen 그래프
단위 거리 그래프의 하위 그래프로서의 뫼비우스-칸토르 그래프

평면의 점 집합에 대한 단위 거리 그래프는 이러한 점을 정점으로 하는 무방향 그래프이며, 유클리드 거리가 정확히 1일 때마다 두 정점 사이에 모서리가 있습니다.추상 그래프는 그 정점에 대해 평면에서 다른 위치를 찾을 수 있고, 그 가장자리가 단위 길이를 가지며, 모든 비인접 정점의 쌍이 단위 거리를 가지면 단위 거리 그래프라고 한다.이것이 가능한 경우 지정된 그래프는 선택한 위치의 단위 거리 그래프와 동형입니다.또는 일부 소스는 더 넓은 정의를 사용하여 인접하지 않은 정점 쌍을 단위 거리에 둘 수 있습니다.결과 그래프는 단위 거리 그래프의 하위 그래프입니다(여기서 [2]정의).이러한 그래프의 이름이 애매할 수 있는 경우, 비에지가 단위 거리 떨어져 있어야 하는 그래프를 엄격한 단위 거리[3] 그래프 또는 충실한 단위 거리 [2]그래프라고 할 수 있다.단위 거리 그래프의 하위 그래프는 모서리 [4]길이가 하나만 있는 평면에 그릴 수 있는 그래프입니다.

단위 거리 그래프는 단위 디스크 그래프와 혼동하지 마십시오.단위 디스크 그래프는 거리가 1 이하일 때 포인트의 쌍을 연결하고 무선 통신 [5]네트워크의 모델링에 자주 사용됩니다.

정점의 전체 그래프는 세 정점의 전체 그래프(삼각형 그래프)와 마찬가지로 단위 거리 그래프이지만 네 [3]정점의 전체 그래프는 아닙니다.삼각형 그래프를 일반화하면, 모든 주기 그래프는 단위 거리 그래프로,[4] 정다각형으로 실현됩니다.두 개의 유한 단위 거리 그래프가 하나의 공유 정점에 연결되어 있는 경우, 두 개의 그래프 중 하나를 다른 그래프에 대해 회전시켜 바람직하지 않은 추가 [6]단위 거리를 피할 수 있기 때문에 결과는 다시 단위 거리 그래프가 됩니다.이와 같이 그래프를 연결함으로써 모든 나무와 선인장 그래프를 단위 거리 [7]그래프로 실현할 수 있다.

하이퍼큐브 에는 16개의 정점과 32개의 단위 거리가 있습니다.
Hamming H3)에는 과 81개의 단위 거리가 있습니다.

단위 거리 그래프의 데카르트 곱은 다른 단위 거리 그래프를 생성합니다.그러나 일반적으로 사용되는 다른 그래프 제품에는 해당되지 않습니다.경로 그래프의 데카르트 곱은 모든 차원의 그리드 그래프를 형성하고, 두 꼭지점에 있는 완전한 그래프의 데카르트 곱은 하이퍼큐브 [8]그래프이며, 삼각 그래프의 데카르트 곱은 Hamming H ( ,3 ) \ H ( ,3 )[9]} 입니다.

단위 거리 그래프인 기타 특정 그래프로는 피터슨 그래프,[10] 휴우드 그래프,[11] W 거리 [3]그래프인 유일한 휠 그래프 모저 스핀들 및 골롬 그래프(4색 단위 거리 그래프)[12] 등이 있습니다.표시된 뫼비우스-칸토르 그래프와 같은 모든 일반화 페테르센 그래프는 단위 거리 [13]그래프의 하위 그래프이다.

매치스틱 그래프는 모서리가 교차하지 않는 단위 거리 그래프의 특수한 경우입니다.모든 매치스틱 그래프는 평면 [14]그래프이지만 일부 평면 단위 거리 그래프(Moser 스핀들 등)는 모든 표현에서 단위 거리 그래프로 교차합니다.또한 단위 거리 그래프에서 "평면"이라는 용어는 일부 저자가 교차 [3]금지 대신 단위 거리가 정의된 평면을 참조하기 위해 사용하기 때문에 주의해야 한다.페니 그래프는 단위 거리 그래프와 매치스틱 그래프의 훨씬 더 특별한 경우로, 모든 인접하지 않은 정점 쌍이 서로 [14]단위 거리보다 크다.

특성.

가장자리 수

수학의 미해결 문제:

n 포인트로 몇 개의 단위 거리를 결정할 수 있습니까?

Paul Erd's(1946)는 n개의\n개의 집합에서 서로 단위 거리에 몇 쌍의 포인트가 있을 수 있는지를 추정하는 문제를 제기했다.이 질문은 그래프 이론적인 용어로 단위 거리 그래프가 얼마나 조밀할 수 있는지를 묻는 것으로 표현될 수 있으며, 이 질문에 대한 Erds의 발표는 극단적 그래프 [15]이론의 첫 번째 연구 중 하나이다.하이퍼큐브 그래프와 해밍 그래프는 하는 단위 거리 수의 하한을 제공합니다.{ n n스페이스가 신중하게 선택된 정사각형 그리드의 점을 고려함으로써 Erd는 형식의 하한을 개선했습니다.

그리고 최대 단위 거리 개수도 이 형태의 [16]함수에 의해 상한을 설정할 수 있는지 여부를 결정하는 데 $500의 상금을 내걸었다.이 문제의 가장 잘 알려진 상한은 다음과 같습니다.
이 경계는 점과 단위 원 사이의 발생을 세는 것으로도 볼 수 있으며 교차 부등식 및 점과 [17]선 사이의 발생에 대한 Szemerédi-Trotter 정리와 밀접하게 관련되어 있습니다.

값 nn의 경우 가능한 정확한 최대 에지 수를 알 수 있습니다.n ,3, n 에지의 수는 다음과 같습니다.[18]

1, 3, 5, 7, 9, 12, 14, 18, 20, 23, 27, 30, 33, ...(OEIS의 시퀀스 A186705)

금지된 하위 그래프

엄격한 단위 거리 그래프 또는 단위 거리 그래프의 하위 그래프인 것은 유전적인 특성입니다. 즉, 어느 한 유형의 그래프의 유도 하위 그래프는 모두 동일한 유형의 그래프입니다.따라서 이러한 속성은 금지된 하위 그래프에 의해 설명될 수 있습니다. 유도된 하위 그래프가 속성에 대한 최소 반례를 포함하지 않는 경우에만 그래프는 이러한 속성 중 하나를 가집니다.완전한 K 4와 더불어 이러한 금지된 그래프에는 완전한 초당 ,3(\이 포함됩니다.이 그래프의 2개의 버텍스 쪽에 있는 정점이 배치되는 위치에 있는 경우 다른 3개의 정점이 배치될 수 있는 위치는 최대 2개입니다.d.[8] 이들은 최대 5개의 정점에 있는 단위 거리 그래프의 하위 그래프에 대해 유일하게 금지된 2개의 그래프이다. 최대 7개의[6] 정점에 6개의 금지된 그래프와 최대 9개의 정점에 74개의 금지된 그래프가 있다.두 개의 작은 단위 거리 그래프(또는 단위 거리 그래프의 하위 그래프)를 정점에 접착하여 형성된 그래프는 그 자체로 단위 거리 그래프이기 때문에 모든 금지된 그래프는 이 접착 [19]프로세스에서는 형성할 수 없는 쌍커넥티드 그래프입니다.

7 6개의 정점이 단위 정육각형이고 7번째 정육각형이 육각형의 중심에 있는 엄밀한 단위 거리 그래프로 구현될 수 있습니다.중심 정점에서 모서리 중 하나를 제거하면 단위 길이 모서리를 가지지만 정확한 단위 거리 그래프는 아닌 하위 그래프가 생성됩니다.정점의 정육각형 배치는 인접한 정점이 단위 거리만큼 떨어져 있는 다른 위치에 정점을 배치할 수 있는 유일한 방법이며, 이 배치는 누락된 모서리의 두 끝점을 단위 거리에 배치합니다.따라서 단위 거리 [20]그래프에 대해서는 금지된 그래프이지만 단위 거리 [19]그래프의 하위 그래프에 대해서는 금지된 6가지 그래프 중 하나가 아닙니다.

대수적 수와 강성

모든 대수적 수 α{\displaystyle \alpha} 들어, 그것은 vertices의 쌍 거리들은 단위 거리 그래프 G{G\displaystyle}G{G\displaystyle}의 모든 단위 거리 항의 .[21]에{\displaystyle \alpha}α을 찾을 수 있을 이는 Beckman–Quarles기 위해서는 유한한 버전을 내포한다.heorem: 서로 평면 내 임의의 두 점 q에 대해 p p 하는 유한한 강체 단위 거리 그래프가 존재하며, 단위를 보존하는 평면의 변환은이 그래프의 ces는 p pq 사이의 를 유지합니다. 완전한[22]Beckman-Quarles 정리에서는 단위 거리를 유지하는 유클리드 평면(또는 고차원 공간)의 변환은 일치뿐임을 나타냅니다.이를 나타내는 또 다른 방법은 정점이 평면의 모든 점이 되는 무한 단위 거리 그래프의 경우 모든 그래프 자기동형이 평면의 모든 거리를 유지하며 단위 [23]거리도 유지한다는 것입니다.

만약 \alpha 단일성의 근이 아닌 계수 1의 대수적 α(\ 정수 조합은 단위 거리 그래프가 무한도인 복소수 가법군최종 생성 부분군을 형성한다.예를 들어, \alpha -- +1(\1의 2개의 복소근 중 하나로 선택될 수 있으며,[24] 4개의 생성기가 있는 무한도 단위 거리 그래프를 생성한다.

색칠

수학의 미해결 문제:

단위 거리 그래프에서 가능한 최대 색수는 얼마입니까?

Hadwiger-Nelson 문제는 단위 거리 그래프의 색수, 특히 유클리드 평면의 모든 점에서 형성된 무한 단위 거리 그래프에 관한 것이다.de Bruijn-Erd's 정리에 따르면, 선택 공리를 가정하면, 이것은 유한 단위 거리 그래프의 가장 큰 색수를 요구하는 것과 같다.적절한 [25]색상으로 5가지 색상을 요구하는 단위 거리 그래프가 있으며, 모든 단위 거리 그래프는 최대 7가지 색상으로 [26]색칠할 수 있습니다.

평면의 모든 점에서 형성된 무한 단위 거리 그래프의 7색상과 단위 거리 그래프로 내장된 4색 모저 스핀들

Paul Erd's의 다른 질문에 답하면 삼각형이 없는 단위 거리 그래프에는 4가지 [27]색상이 필요할 수 있습니다.

열거

n vertices{\ n 4개의 레이블이 있는 정점에 (엄격한) 단위 거리 그래프의 수는 최대[2]

높은 차원으로의 일반화

단위 거리 그래프의 정의는 자연스럽게 고차원 유클리드 공간으로 일반화될 수 있다.3차원에서n개의 \n점의 거리 그래프는 의 3 { n개의 에지를 가지며, β {\}는 역아커만 [28]함수와 관련하여 매우 느리게 성장하는 함수이다.이 결과는 3차원 상대 근린 [29]그래프의 가장자리 수에 유사한 경계를 부여하는 데 사용될 수 있다.4차원 이상의 차원에서는 공통의 중심을 갖는 두 개의 수직원에 점을 배치함으로써 완전한 초당 그래프를 단위 거리 그래프로 나타낼 수 있으므로 단위 거리 그래프는 조밀[7]그래프가 될 수 있다.단위 거리 그래프의 열거 공식은 더 높은 차원으로 일반화되며, 4차원 이상의 엄격한 단위 거리 그래프의 수가 단위 거리 [2]그래프의 하위 그래프 수보다 훨씬 크다는 것을 보여준다.

모든 그래프는 충분히 높은 치수의 점 세트로 포함될 수 있다.모든 가장자리가 단위 거리를 가지도록 그래프를 삽입하는 데 필요한 치수와 가장자리가 정확히 단위 거리 쌍이 되도록 그래프를 삽입하는 데 필요한 치수는 서로 크게 다를 수 있습니다. 2n-vertex 크라운 그래프는 모든 가장자리의 단위 길이를 가지도록 4차원에 삽입할 수 있지만 n-2차원 이상이 필요합니다.단위가 유일한 단위-거리 [30]쌍이 되도록 삽입해야 합니다.그래프를 엄밀한 단위 그래프로 실현하는 데 필요한 치수는(가장자리를 정확히 단위 거리 쌍이 되도록 함) 최대 [31]두 배입니다.

계산의 복잡성

점으로부터 단위 거리 그래프를 구성하는 것은 더 큰 점 집합에서 일부 패턴의 일치된 복사본을 찾기 위한 다른 알고리즘의 중요한 단계입니다.이러한 알고리즘은 이 구성을 사용하여 패턴 내의 거리 중 하나가 존재하는 후보 위치를 검색하고 다른 방법을 사용하여 각 [32]후보에 대해 패턴의 나머지 부분을 테스트합니다.[32]문제에 대해 Matoushek(1993)의 방법을 적용할 수 있으며, 단위 거리 그래프의 가장자리를 n/3 n ) { n^ { 4 /} 2^ {*} 에서 구하는 알고리즘을 얻을 수 있습니다.서 log \ [33]^{*}는 로그함수입니다.

주어진 그래프가 단위 거리 그래프의 하위 그래프인지 또는 엄격한 단위 거리 [34]그래프인지를 테스트하는 것은 NP-hard이며, 특히 실존 실재 이론의 경우 더 완전하다.또한 그래프의 정점이 모두 정수 [35]좌표를 가지고 있는 경우에도 단위 거리 그래프에 해밀턴 사이클이 있는지 여부를 결정하는 것은 NP-완전입니다.

레퍼런스

메모들

원천

외부 링크