We introduce a new graph parameter called linear upper maximum induced matching width \textsc{lu-mim width}, denoted for a graph $G$ by $lu(G)$. We prove that the smallest size of the \textsc{obdd} for $\varphi$, the monotone 2-\textsc{cnf} corresponding to $G$, is sandwiched between $2^{lu(G)}$ and $n^{O(lu(G))}$. The upper bound is based on a combinatorial statement that might be of an independent interest. We show that the bounds in terms of this parameter are best possible.


翻译:我们引入了一个新的图形参数,称为线性最大引导最大匹配宽度 \ textsc{lu- mim 宽度}, 以美元( G) 表示, 以美元( g) 表示的图形值表示$( g) 。 我们证明, 美元( varphie) 最小的 \ textsc{ obdd} 大小, 与 $( g) 相对应的单体2 -\ textsc{ cnf}, 是2 ⁇ lu( G) $ 和 $* O( lu( G))} 之间的三明治。 上界值是基于可能具有独立利益的组合语句。 我们显示, 最有可能使用此参数的界限 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年9月9日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年7月1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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11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
103+阅读 · 2019年10月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月16日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员