An independent set of a graph $G$ is a vertex subset $I$ such that there is no edge joining any two vertices in $I$. Imagine that a token is placed on each vertex of an independent set of $G$. The $\mathsf{TS}$- ($\mathsf{TS}_k$-) reconfiguration graph of $G$ takes all non-empty independent sets (of size $k$) as its nodes, where $k$ is some given positive integer. Two nodes are adjacent if one can be obtained from the other by sliding a token on some vertex to one of its unoccupied neighbors. This paper focuses on the structure and realizability of these reconfiguration graphs. More precisely, we study two main questions for a given graph $G$: (1) Whether the $\mathsf{TS}_k$-reconfiguration graph of $G$ belongs to some graph class $\mathcal{G}$ (including complete graphs, paths, cycles, complete bipartite graphs, connected split graphs, maximal outerplanar graphs, and complete graphs minus one edge) and (2) If $G$ satisfies some property $\mathcal{P}$ (including $s$-partitedness, planarity, Eulerianity, girth, and the clique's size), whether the corresponding $\mathsf{TS}$- ($\mathsf{TS}_k$-) reconfiguration graph of $G$ also satisfies $\mathcal{P}$, and vice versa. Additionally, we give a decomposition result for splitting a $\mathsf{TS}_k$-reconfiguration graph into smaller pieces.


翻译:关于令牌滑动下独立集重构图的研究 在一个图G中,一个独立集(Independent Set)是指一个顶点子集I,使得I中的任意两个顶点之间没有边相连。假设在G的一个独立集上每个顶点都放有一个令牌(Token)。$\mathsf{TS}$-($\mathsf{TS}_k$-)重构图将所有非空的独立集(大小为k)作为节点,其中k是一个给定的正整数。假设一个节点可以通过将某个顶点上的令牌滑动到其未占用的邻居上获得,则该节点与另一个节点相邻。本文重点研究这些重构图的结构和可实现性。具体来说,我们研究给定图G的两个主要问题:(1)$\mathsf{TS}_k$-重构图是否属于某些图形类别$\mathcal{G}$(包括完全图、路径、环、完全二分图、连通分裂图、最大外平面图和完全图减去一条边);(2)如果G满足某个属性$\mathcal{P}$(包括s-部分性、平面性、欧拉性、周长和团的大小),则相应的$\mathsf{TS}$-($\mathsf{TS}_k$-)重构图是否也满足$\mathcal{P}$,反之亦然。此外,我们还给出了将$\mathsf{TS}_k$-重构图分解为更小的部分的结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Graph Transformer近期进展
专知会员服务
61+阅读 · 2023年1月5日
用于分子Linker设计的等变3D条件扩散模型
专知会员服务
5+阅读 · 2022年10月24日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
【知识图谱@EMNLP2020】Knowledge Graphs in NLP @ EMNLP 2020
专知会员服务
42+阅读 · 2020年11月22日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
241+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
论文浅尝 | Neural-Symbolic Models for Logical Queries on KG
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月31日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18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
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2013年12月31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
0+阅读 · 2013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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月9日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月7日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月4日
VIP会员
相关VIP内容
Graph Transformer近期进展
专知会员服务
61+阅读 · 2023年1月5日
用于分子Linker设计的等变3D条件扩散模型
专知会员服务
5+阅读 · 2022年10月24日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
【知识图谱@EMNLP2020】Knowledge Graphs in NLP @ EMNLP 2020
专知会员服务
42+阅读 · 2020年11月22日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
241+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
论文浅尝 | Neural-Symbolic Models for Logical Queries on KG
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月31日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18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
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2013年12月31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
0+阅读 · 2013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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员