In this paper, we exhibit an irreducible Markov chain $M$ on the edge $k$-colorings of bipartite graphs based on certain properties of the solution space. We show that diameter of this Markov chain grows linearly with the number of edges in the graph. We also prove a polynomial upper bound on the inverse of acceptance ratio of the Metropolis-Hastings algorithm when the algorithm is applied on $M$ with the uniform distribution of all possible edge $k$-colorings of $G$. A special case of our results is the solution space of the possible completions of Latin rectangles.


翻译:在本文中,我们展示了基于解决方案空间某些特性的双边图表边缘的不可复制的Markov链条价值$M$的彩色。我们展示了这个Markov链条的直径随着图中边缘数的线性增长。我们还证明,当算法应用在$M$上方,所有可能的边缘价值$K$彩色均匀分布时,我们的结果的一个特殊例子是拉丁矩形可能完成的解决方案空间。

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马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。
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