We answer a question posed by Dougherty and Faber in [3], "Network routing on regular directed graphs from spanning factorizations." We prove that every vertex transitive digraph has a spanning factorization; in fact, this is a necessary and sufficient condition. We show that 1-factorization of a regular digraph is closely related to the notion of a Cayley graph of a groupoid and as such, the theorem we prove on spanning factorizations can be translated to a 2006 theorem of Mwambene [4; Theorem 9] on groupoids. We also show that groupoids are a powerful tool for examining network routing on general regular digraphs. We show there is a 1-1 relation between regular connected digraphs of degree d and the Cayley graphs of groupoids (not necessarily associative but with left identity and right cancellation) with d generators. This enables us to provide compact algebraic definitions for some important graphs that are either given as explicit edge lists or as the Cayley coset graphs of groups larger than the graph. One such example is a single expression for the Hoffman-Singleton graph.


翻译:我们回答Dougherty 和 Faber 在 [3] 中提出的问题,“通过跨因子化的常规定向图形上的网络路由”。 我们证明每个顶端中转分线都具有跨越因子化的功能; 事实上,这是一个必要和充分的条件。 我们显示, 常规分线的1个因子化与一个群状的Cayley图的概念密切相关, 因此, 我们所证明的关于跨因子化的理论可以被翻译成2006年的Mwambene的理论[4]; 理论9] 群状图中。 我们还表明, 群状体是检查一般分数中的网络路由的强大工具。 我们显示, 正常连接度 d 的比 Cayley 图表( 虽然不一定关联,但与左侧身份和右吊销有关) 与d 组群状图有1至1个关系。 这使我们能够为某些重要图表提供紧凑的代数定义, 它们是作为明确的边缘列表提供的, 或者作为Cayley coseet 图表中比图表大的一组。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9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
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12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 · 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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月2日
Arxiv
49+阅读 · 2020年12月16日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Position-aware Graph Neural Networks
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月11日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月2日
Arxiv
49+阅读 · 2020年12月16日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Position-aware Graph Neural Networks
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月11日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
相关基金
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 · 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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员