Local certification consists in assigning labels to the nodes of a network to certify that some given property is satisfied, in such a way that the labels can be checked locally. In the last few years, certification of graph classes received a considerable attention. The goal is to certify that a graph $G$ belongs to a given graph class~$\mathcal{G}$. Such certifications with labels of size $O(\log n)$ (where $n$ is the size of the network) exist for trees, planar graphs and graphs embedded on surfaces. Feuilloley et al. ask if this can be extended to any class of graphs defined by a finite set of forbidden minors. In this work, we develop new decomposition tools for graph certification, and apply them to show that for every small enough minor $H$, $H$-minor-free graphs can indeed be certified with labels of size $O(\log n)$. We also show matching lower bounds with a simple new proof technique.


翻译:本地认证包括向网络的节点分配标签,以证明某些特定属性得到满足, 从而可以在当地检查标签。 在过去几年里, 图表类的认证受到相当重视。 目标是证明图表$G$属于特定图形类 ~ $\ mathcal{G}$ 。 具有大小为 $O( log n) 的认证( 美元是网络大小的 ) 。 嵌入表面的树木、 平面图和图表 。 Feuilloley 等人 询问, 是否可以将此扩展至由一组受禁未成年人定义的任何类型的图表 。 在这项工作中, 我们开发了用于图形认证的新的分解工具, 并应用这些工具来显示, 对于每个小小小的, $H$( $- h$- minor- fin) 图形, 确实可以用大小为 $O( log n) 的标签进行认证 。 我们还展示了与简单的新验证技术匹配的下框 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
专知会员服务
49+阅读 · 2021年3月24日
最新《图理论》笔记书,98页pdf
专知会员服务
74+阅读 · 2020年12月27日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【硬核书】群论,Group Theory,135页pdf
专知会员服务
121+阅读 · 2020年6月25日
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
61+阅读 · 2020年2月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Arxiv
7+阅读 · 2021年10月19日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
专知会员服务
49+阅读 · 2021年3月24日
最新《图理论》笔记书,98页pdf
专知会员服务
74+阅读 · 2020年12月27日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【硬核书】群论,Group Theory,135页pdf
专知会员服务
121+阅读 · 2020年6月25日
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
61+阅读 · 2020年2月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Arxiv
7+阅读 · 2021年10月19日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员