Graph classes of bounded tree rank were introduced recently in the context of the model checking problem for first-order logic of graphs. These graph classes are a common generalization of graph classes of bounded degree and bounded treedepth, and they are a special case of graph classes of bounded expansion. We introduce a notion of decomposition for these classes and show that these decompositions can be efficiently computed. Also, a natural extension of our decomposition leads to a new characterization and decomposition for graph classes of bounded expansion (and an efficient algorithm computing this decomposition). We then focus on interpretations of graph classes of bounded tree rank. We give a characterization of graph classes interpretable in graph classes of tree rank $2$. Importantly, our characterization leads to an efficient sparsification procedure: For any graph class $C$ interpretable in a efficiently bounded graph class of tree rank at most $2$, there is a polynomial time algorithm that to any $G \in C$ computes a (sparse) graph $H$ from a fixed graph class of tree rank at most $2$ such that $G = I(H)$ for a fixed interpretation $I$. To the best of our knowledge, this is the first efficient "interpretation reversal" result that generalizes the result of Gajarsk\'y et al. [LICS 2016], who showed an analogous result for graph classes interpretable in classes of graphs of bounded degree.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

 DiffRec: 扩散推荐模型(SIGIR'23)
专知会员服务
44+阅读 · 2023年4月16日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
140+阅读 · 2020年7月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11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
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
13+阅读 · 2020年8月22日
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于开放世界的知识图谱补全
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年7月3日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
28+阅读 · 2017年12月29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
0+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
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 · 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
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 5月11日
VIP会员
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
13+阅读 · 2020年8月22日
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于开放世界的知识图谱补全
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年7月3日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
28+阅读 · 2017年12月29日
相关基金
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
0+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
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 · 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
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员