Motivated by the problem of matching vertices in two correlated Erd\H{o}s-R\'enyi graphs, we study the problem of matching two correlated Gaussian Wigner matrices. We propose an iterative matching algorithm, which succeeds in polynomial time as long as the correlation between the two Gaussian matrices does not vanish. Our result is the first polynomial time algorithm that solves a graph matching type of problem when the correlation is an arbitrarily small constant.


翻译:受两个相互关联的 Erd\H{o}s-R\'enyi 图形中脊椎匹配问题的驱使,我们研究了匹配两个关联的高森维格矩阵的问题。我们提议了一个迭代匹配算法,只要两个高斯矩阵的关联性不消失,该算法在多元时成功。我们的结果是第一个多元时间算法,当关联性是一个任意的小常数时,解决图表匹配类型的问题。

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