Individualization-Refinement (IR) algorithms form the standard method and currently the only practical method for symmetry computations of graphs and combinatorial objects in general. Through backtracking, on each graph an IR-algorithm implicitly creates an IR-tree whose order is the determining factor of the running time of the algorithm. We give a precise and constructive characterization which trees are IR-trees. This characterization is applicable both when the tree is regarded as an uncolored object but also when regarded as a colored object where vertex colors stem from a node invariant. We also provide a construction that given a tree produces a corresponding graph whenever possible. This provides a constructive proof that our necessary conditions are also sufficient for the characterization.


翻译:个性化- 精细( IR) 算法构成标准方法, 并且目前是一般图形和组合对象的对称计算的唯一实用方法。 通过回溯跟踪, 在每一图中, IR- algorithm 隐含地创建了IR- tree, 其顺序是算法运行时间的决定因素。 我们给出了准确和建设性的描述树是IR- 树的特征。 当树被视为非彩色对象时, 并且当脊椎颜色来自节点时, 这种定性既适用, 也适用彩色对象。 我们还提供了一种构造, 给一棵树尽可能生成一个相应的图形。 这提供了一种建设性的证据, 证明我们必要的条件也足以进行定性 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2021】面向视频动作分割的高效网络结构搜索
专知会员服务
13+阅读 · 2021年3月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CVPR2019 | Stereo R-CNN 3D 目标检测
极市平台
27+阅读 · 2019年3月10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
Jointly Improving Summarization and Sentiment Classification
黑龙江大学自然语言处理实验室
3+阅读 · 2018年6月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7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
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月5日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CVPR2019 | Stereo R-CNN 3D 目标检测
极市平台
27+阅读 · 2019年3月10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
Jointly Improving Summarization and Sentiment Classification
黑龙江大学自然语言处理实验室
3+阅读 · 2018年6月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员