A set $S\subseteq V$ of vertices of a graph $G$ is a \emph{$c$-clustered set} if it induces a subgraph with components of order at most $c$ each, and $\alpha_c(G)$ denotes the size of a largest $c$-clustered set. For any graph $G$ on $n$ vertices and treewidth $k$, we show that $\alpha_c(G) \geq \frac{c}{c+k+1}n$, which improves a result of Wood [arXiv:2208.10074, August 2022], while we construct $n$-vertex graphs $G$ of treewidth~$k$ with $\alpha_c(G)\leq \frac{c}{c+k}n$. In the case $c\leq 2$ or $k=1$ we prove the better lower bound $\alpha_c(G) \geq \frac{c}{c+k}n$, which settles a conjecture of Chappell and Pelsmajer [Electron.\ J.\ Comb., 2013] and is best-possible. Finally, in the case $c=3$ and $k=2$, we show $\alpha_c(G) \geq \frac{5}{9}n$ and which is best-possible.


翻译:摘要:设$S\subseteq V$ 是图$G$的一组顶点,若它诱导的子图中每个连通分量都有不超过$c$个顶点,则称其为\emph{$c$-簇状集合},$\alpha_c(G)$表示最大$c$-簇状集合的大小。对于任意$n$个顶点和树宽$k$的图$G$,我们证明了$\alpha_c(G) \geq \frac{c}{c+k+1}n$,这改进了Wood的结果[arXiv:2208.10074,2022年8月],同时我们构造了一个包含$n$个顶点且树宽为$k$的图$G$,其中$\alpha_c(G) \leq \frac{c}{c+k}n$。在$c\leq 2$或$k=1$的情况下,我们证明了更好的下界$\alpha_c(G)\geq\frac{c}{c+k}n$,并推广了Chappell和Pelsmajer的猜想[Electron.J.Comb.,2013],该猜想是最优选择的。最后,在$c=3$且$k=2$的情况下,我们证明了$\alpha_c(G) \geq \frac{5}{9}n$,这是最优选择的。

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
72+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
83+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
84+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13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
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 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
1+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5月12日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月12日
VIP会员
相关VIP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
72+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
83+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
84+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13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
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 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
1+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