The connectivity of a graph is an important parameter to measure its reliability. Structure and substructure connectivity are two novel generalizations of the connectivity. In this paper, we characterize the complexity of determining structure and substructure connectivity of graphs, showing that they are both NP-complete.


翻译:图形的连通性是测量其可靠性的一个重要参数。 结构和结构下连接性是连接性的两个新颖的概括。 在本文中,我们描述了确定图形的结构和结构下连接性的复杂性,表明它们都是NP完整的。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】开放数据结构,Open Data Structures,337页pdf
专知会员服务
16+阅读 · 2021年9月17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
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年11月5日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
3+阅读 · 2021年11月1日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月14日
VIP会员
相关主题
相关资讯
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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年11月5日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员