We consider homomorphisms of signed graphs from a computational perspective. In particular, we study the list homomorphism problem seeking a homomorphism of an input signed graph $(G,\sigma)$, equipped with lists $L(v) \subseteq V(H), v \in V(G)$, of allowed images, to a fixed target signed graph $(H,\pi)$. The complexity of the similar homomorphism problem without lists (corresponding to all lists being $L(v)=V(H)$) has been previously classified by Brewster and Siggers, but the list version remains open and appears difficult. We illustrate this difficulty by classifying the complexity of the problem when $H$ is a tree (with possible loops). The tools we develop will be useful for classifications of other classes of signed graphs, and we illustrate this by classifying the complexity of irreflexive signed graphs in which the unicoloured edges form some simple structures, namely paths or cycles. The structure of the signed graphs in the polynomial cases is interesting, suggesting they may constitute a nice class of signed graphs analogous to the so-called bi-arc graphs (which characterize the polynomial cases of list homomorphisms to unsigned graphs).


翻译:我们从计算角度来考虑签名图形的同质性。 特别是, 我们研究列表同质性问题, 寻求输入签名的图形$( G,\\ sigma) 的同质性, 配有允许图像列表$L( v)\ subseteq V( H), v\ in V( G)$, 配有允许图像的列表 $L (v)\ subseteq V( H), 配有固定目标签名的图形$( H,\ pi) $ 。 类似的同质性问题的复杂性没有列表( 对应所有列表为$L( v) = V( H) $), 之前由 Brewster 和 Siggers 进行分类, 但列表版本仍然打开并看起来很困难 。 当$H 是树时, 我们通过对问题的复杂性进行分类来说明这个困难 。 我们开发的工具对于其它类型签名的图形的图形的分类是有用的, 我们通过对不易变式签名的图形的图形的复杂性进行分类, 即路径或周期。 签名的图形的图形的类中, 的图形的图形的图类中, 表示它们可能构成一个清晰的正统的正统的图案的图案的图。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
242+阅读 · 2020年4月19日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2019年10月10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
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
13+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Query Embedding on Hyper-relational Knowledge Graphs
Arxiv
4+阅读 · 2021年6月17日
Pointer Graph Networks
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月11日
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月14日
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月12日
Arxiv
4+阅读 · 2018年3月22日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
13+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Query Embedding on Hyper-relational Knowledge Graphs
Arxiv
4+阅读 · 2021年6月17日
Pointer Graph Networks
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月11日
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月14日
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月12日
Arxiv
4+阅读 · 2018年3月22日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员