Given a graph $G$ of degree $k$ over $n$ vertices, we consider the problem of computing a near maximum cut or a near minimum bisection in polynomial time. For graphs of girth $L$, we develop a local message passing algorithm whose complexity is $O(nkL)$, and that achieves near optimal cut values among all $L$-local algorithms. Focusing on max-cut, the algorithm constructs a cut of value $nk/4+ n\mathsf{P}_\star\sqrt{k/4}+\mathsf{err}(n,k,L)$, where $\mathsf{P}_\star\approx 0.763166$ is the value of the Parisi formula from spin glass theory, and $\mathsf{err}(n,k,L)=o_n(n)+no_k(\sqrt{k})+n \sqrt{k} o_L(1)$ (subscripts indicate the asymptotic variables). Our result generalizes to locally treelike graphs, i.e., graphs whose girth becomes $L$ after removing a small fraction of vertices. Earlier work established that, for random $k$-regular graphs, the typical max-cut value is $nk/4+ n\mathsf{P}_\star\sqrt{k/4}+o_n(n)+no_k(\sqrt{k})$. Therefore our algorithm is nearly optimal on such graphs. An immediate corollary of this result is that random regular graphs have nearly minimum max-cut, and nearly maximum min-bisection among all regular locally treelike graphs. This can be viewed as a combinatorial version of the near-Ramanujan property of random regular graphs.


翻译:以 $ G$ 的 度值表示 $nk/4 + n\ mathfsf{ P ⁇ star\\ sqrtsr} (n,k/4,L$) 。 对于 girth $L$ 的图形, 我们开发了一个本地信息传递算法, 其复杂性为 $O( nkL), 并在所有 $L 本地算法中达到接近最佳的切分值 。 以最大计为焦点, 算法将值减为 $nk/4 + n\ mathfsf{ P ⁇ star\\ star\ sqrt{ sqrtsr{ k{ rtsrtsrtsr{ k/4\\\ kmasffsmasr} (n, k) ormax_ mostralfral_ rickral_ rickral 。 在本地正数中, 我们的直径=nal max rodealal res a preal res real res real macial res a mess a mess a mess.nqrmals a mess.n.nqrals a mess a mess.n.nqrals a mess sl=n.ncals a preals a mess a mess a preals a preals as a mess a preals a mess rals acals as acals acals deals a messals acals acals acals as acals as a ress a preals as des as as a ress as as deals as deals as as as as as dealalalalalalals as dealalalalalalalalalalalalalals as as as as as as as as as as as as as as as as as as as as deals deals as as as as as as a

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