An efficient implicit representation of an $n$-vertex graph $G$ in a family $\mathcal{F}$ of graphs assigns to each vertex of $G$ a binary code of length $O(\log n)$ so that the adjacency between every pair of vertices can be determined only as a function of their codes. This function can depend on the family but not on the individual graph. Every family of graphs admitting such a representation contains at most $2^{O(n\log(n))}$ graphs on $n$ vertices, and thus has at most factorial speed of growth. The Implicit Graph Conjecture states that, conversely, every hereditary graph family with at most factorial speed of growth admits an efficient implicit representation. We refute this conjecture by establishing the existence of hereditary graph families with factorial speed of growth that require codes of length $n^{\Omega(1)}$.


翻译:在家庭 $\ mathcal{F} 图表中,一个有效的隐含代表 $n- verdex 图形 $G$ 在家庭 $\ mathcal{F}$G$ 中, 向每个顶点指定了一个长度为$G$的二进制代码 $O (\log n), 这样每对脊椎之间的相邻性只能根据其代码的函数来确定。 这个函数可以取决于家庭, 而不是取决于个人图表。 每一个承认这种代表的图表家庭, 最多包含$n o(n\log(n)) $ 的图表, 并因此以大多数因数增长速度为因数。 隐含的假设表明, 反过来说, 每个具有最大因数增长速度的遗传图家族, 都承认一种有效的隐含代表。 我们反驳这一推论, 其方法是确定遗传图家庭的存在具有因数增长速度, 需要长度 $\\\\\\ (1)美元的代码 $。

0
下载
关闭预览

相关内容

【Google】梯度下降,48页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
82+阅读 · 2020年12月5日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19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
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月20日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
细数10个隐藏在Python中的彩蛋
七月在线实验室
4+阅读 · 2018年1月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月14日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月13日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月11日
VIP会员
相关资讯
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
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月20日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
细数10个隐藏在Python中的彩蛋
七月在线实验室
4+阅读 · 2018年1月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员