Consider a distribution of pebbles on a graph. A pebbling move removes two pebbles from a vertex and place one at an adjacent vertex. A vertex is reachable under a pebble distribution if it has a pebble after the application of a sequence of pebbling moves. A pebble distribution is solvable if each vertex is reachable under it. The size of a pebble distribution is the total number of pebbles. The optimal pebbling number $\pi^*(G)$ is the size of the smallest solvable distribution. A $t$-restricted pebble distribution places at most $t$ pebbles at each vertex. The $t$-restricted optimal pebbling number $\pi_t^*(G)$ is the size of the smallest solvable $t$-restricted pebble distribution. We show that deciding whether $\pi^*_2(G)\leq k$ is NP-complete. We prove that $\pi_t^*(G)=\pi^*(G)$ if $\delta(G)\geq \frac{2|V(G)|}{3}-1$ and we show infinitely many graphs which satisfies $\delta(H)\approx \frac{1}{2}|V(H)|$ but $\pi_t^*(H)\neq\pi^*(H)$, where $\delta$ denotes the minimum degree.


翻译:考虑一个图形中的泡泡分布。 泡泡移动会从一个顶点上移除两个泡泡, 并在相邻的顶点上放置一个。 顶点分布如果在应用滚动序列之后有一个泡泡, 顶点分布在一个泡泡分布下可以达到。 如果每个顶点可以达到, 泡泡分布是可溶的。 泡泡分布的大小是泡泡泡的总数。 最佳的泡泡数 $\pi} (G) 是最小的软点分布的大小。 最小的泡泡数 $\pi} (G) 是最小的软点分布的大小。 最小的泡泡分布是 $\\ pi}(G)\\\\\\\ leq\\\\\\\\\\\ leq\ k$。 我们证明, $\\\\ p\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
70+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月16日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月14日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月14日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月14日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员