The Shannon capacity of a graph is a fundamental quantity in zero-error information theory measuring the rate of growth of independent sets in graph powers. Despite being well-studied, this quantity continues to hold several mysteries. Lov\'asz famously proved that the Shannon capacity of $C_5$ (the 5-cycle) is at most $\sqrt{5}$ via his theta function. This bound is achieved by a simple linear code over $\mathbb{F}_5$ mapping $x \mapsto 2x$. This motivates the notion of linear Shannon capacity of graphs, which is the largest rate achievable when restricting oneself to linear codes. We give a simple proof based on the polynomial method that the linear Shannon capacity of $C_5$ is $\sqrt{5}$. Our method applies more generally to Cayley graphs over the additive group of finite fields $\mathbb{F}_q$, giving an upper bound on the linear Shannon capacity. We compare this bound to the Lov\'asz theta function, showing that they match for self-complementary Cayley graphs (such as $C_5$), and that the bound is smaller in some cases. We also exhibit a quadratic gap between linear and general Shannon capacity for some graphs.


翻译:图形的香农能力是测量图形能力独立组数增长率的零重度信息理论中的基本数量。 尽管这一数量得到了很好地研究, 但它仍然保留着几个奥秘。 Lov\'asz 著名地证明了香农能力$C_ 5$( 5- 周期) 通过其“ 函数” 最多为$\ sqrt{ 5 $。 这个约束是通过一个简单的线性代码来达到的, 该代码超过$\ mathbb{ F ⁇ 5$ 映射 $x\ mappsto 2x 美元。 这激励了直线性香农能力的概念, 这是在限制自己使用线性代码时可以达到的最大速度。 我们给出了一个简单的证据, 以多面方法为基础, 5美元( 5- 周期) 的香农能力是$\ sqrt{ 5 $。 我们的方法更一般地适用于Cay 的添加性图组, 使线性香农能力上有一个上限。 我们将此与Lov\'as theta compal 函数绑定了起来, $C 直径显示它们与直方图中的一些 Cxxx

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
31+阅读 · 2020年10月13日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【阿尔托大学】图神经网络,Graph Neural Networks,附60页ppt
专知会员服务
181+阅读 · 2020年4月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19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
【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
Cayley图数据库的可视化(Visualize)
Python开发者
5+阅读 · 2019年9月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月15日
Embedding Logical Queries on Knowledge Graphs
Arxiv
3+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
相关资讯
Cayley图数据库的可视化(Visualize)
Python开发者
5+阅读 · 2019年9月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员