A locked $t$-omino tiling is a tiling of a finite grid or torus by $t$-ominoes such that, if you remove any pair of tiles, the only way to fill in the remaining space with $t$-ominoes is to use the same two tiles in the exact same configuration as before. We exclude degenerate cases where there is only one tiling due to the grid/torus dimensions. Locked $t$-omino tilings arise as obstructions to popular political redistricting algorithms. It is a classic (and straightforward) result that grids do not admit locked 2-omino tilings. In this paper, we construct explicit locked 3-, 4-, and 5-omino tilings of grids of various sizes. While 3-omino tilings are plentiful, we find that 4- and 5-omino tilings are remarkably elusive. Using an exhaustive computational search, we find that, up to symmetries, the $10 \times 10$ grid admits a locked 4-omino tiling, the $20 \times 20$ grid admits a locked 5-omino tiling, and there are no others for any other grid size attempted. Finally, we construct an infinite family of locked $t$-omino tilings on tori with unbounded $t$.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17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
【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
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月16日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月15日
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年9月1日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月16日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月15日
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年9月1日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
相关基金
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员