Diagonalni gra. 1 Predstavitev diagonalnih grafov. Zvone Klun. Maj 2007

Σχετικά έγγραφα
Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Tretja vaja iz matematike 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Teorija grafov in topologija poliedrov

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

SPEKTRALNA TEORIJA V HILBERTOVIH PROSTORIH

PROCESIRANJE SIGNALOV

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Reševanje sistema linearnih

Kotne in krožne funkcije

Arjana Žitnik. Rešene naloge iz kolokvijev in izpitov pri predmetu

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

1 Fibonaccijeva stevila

1. Trikotniki hitrosti

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Lastne vrednosti in lastni vektorji

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGO KA FAKULTETA

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Posplošena električna dominacija

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

DARJA POTOƒAR, FMF

8. Diskretni LTI sistemi

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Osnove matematične analize 2016/17

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Splošno o interpolaciji

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Osnovne lastnosti odvoda

Navadne diferencialne enačbe

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

VEKTORJI. Operacije z vektorji

Algebraične strukture

Matematično modeliranje. Simpleksna metoda.

Kanonična oblika linearnega programa. Simpleksna metoda. Bazne rešitve kanoničnega linearnega programa.

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Osnove elektrotehnike uvod

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

Problem lastnih vrednosti

Matematika. Funkcije in enačbe

Vektorski prostori s skalarnim produktom

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika 1. Jaka Cimprič

Dvanaesti praktikum iz Analize 1

Povezanost. Izbrana poglavja iz diskretne matematike. 17. maj Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Finančna matematika

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Predmetno poučevanje, matematika in računalništvo

CM707. GR Οδηγός χρήσης SLO Uporabniški priročnik CR Korisnički priručnik TR Kullanım Kılavuzu

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE

Uporabna matematika za naravoslovce

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Sklepanje je torej tudi interpretacija stavka predstavljena kot sekvenca instanc pravil.

5.2. Orientacija. Aleš Glavnik in Bojan Rotovnik

5.1 Predpogojevanje. K 1 Ax = K 1 b,

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

Letnik 0, številka 5

Transcript:

Diagonalni gra Zvone Klun Maj 2007 1 Predstavitev diagonalnih grafov Graf je diagonalen (ang. chordal), e ima vsak cikel dolºine 4 ali ve diagonalo. Kjer je diagonala (ang. chord) povezava med dvema vozli² ema na ciklu, diagonala sama pa ni del cikla. Primer diagonale je prikazan na sliki 1. Z drugimi besedami, v diagonalnem grafu je najve ji cikel brez diagonal trikotnik C 3 oz. K 3. Slika 1: Diagonali v ciklu C 5 Oglejmo si, katere ºe poznane druºine grafov spadajo med diagonalne grafe: poti, drevesa (ker nimajo ciklov); polni gra (ker imajo vse diagonale). Res je, da so diagonalni gra na prvi pogled sestavljeni iz trikotnikov. Toda bodimo pozorni, gra z obliko koles so sicer sestavljeni iz trikotnikov, vendar pa ti gra ne spadajo med diagonalne grafe. Kot primer si oglejmo kolo W 5 na sliki 2, katerega zunanji cikel C 4 nima diagonale. Opazili smo, da so diagonalni gra sestavljeni iz polnih grafov zlepljenih v drevesno strukturo. Diagonalne grafe res gradimo z nekak²nim lepljenjem, in sicer po naslednjem postopku. Naj ima graf G inducirane podgrafe G 1, G 2 in S, tako da velja: G = G 1 G 2 in S = G 1 G 2 in S je poln graf. Potem re emo, da smo G sestavili z lepljenjem G 1 in G 2 vzdolº S. 1

Slika 2: Kolo W 5 ne spada med diagonalne grafe Lema 1.1 Graf G je diagonalen natanko tedaj, ko ga lahko rekurzivno sestavimo z lepljenjem vzdolº polnih grafov, za nemo z polnim grafom. Dokaz. ƒe je graf G sestavljen z lepljenjem dveh diagonalnih grafov G 1 in G 2 vzdolº polnega induciranega podgrafa, potem je G ravno tako diagonalen. Pokaºimo, da ima v G vsak induciran cikel z ²tirimi vozli² i ali ve diagonalo. Imamo namre dve moºnosti. Ena izmed situacij je, da cikel leºi bodisi samo v G 1 bodisi samo v G 2. Tu nimamo teºav, saj sta G 1 in G 2 diagonalna. Druga moºna situacija je, da cikel leºi v G 1 in G 2. V tem primeru ima cikel vsaj dva vozli² a v preseku G 1 in G 2. Toda, ker je presek poln induciran podgraf in tako obstaja povezava med poljubnima vozli² ema, lahko cikel razdelimo na dva manj²a cikla. Posamezen manj²i cikel pa je induciran podgraf v diagonalnem grafu G 1 ali v diagonalnem grafu G 2. S tem smo dokazali, da je vsak graf skonstruiran po zgoraj opisanem postopku diagonalen. Za dokazovanje v nasprotno smer predpostavimo, da je graf G diagonalen. Sedaj moramo z indukcijo na V (G) pokazati, da lahko G skonstruiramo po zgoraj opisanem postopku. Trivialno je preveriti, e je G poln graf. Zato sedaj predpostavimo, da G ni poln graf in V (G) > 1. O itno je, da so vsi manj²i gra sestavljeni po opisanem postopku, saj je ena sama to ka poln graf K 1. Naj bosta sedaj a in b dve nesosedni vozli² i in naj bo X V (G) \ {a, b} najmanj²a mnoºica vozli², ki lo i a in b. Ozna imo z C komponento G x, ki vsebuje a. Denirajmo G 1 := G[V (C) X] in G 2 := G C. Torej je G sestavljen z lepljenjem G 1 in G 2 vzdolº S := G[X]. Toda G 1 in G 2 sta oba diagonalna, saj sta po indukciji skonstruirana na enak na in. Dovolj je pokazati, da je S poln induciran podgraf grafa G. Predpostavimo, da s in t nista sosedni vozli² i v S. Ker je X = V (S) minimalna mnoºica vozli², ki lo i a in b, imata torej oba s in t sosede v C. Torej v G 1 X obstaja najkraj²a pot P 1 od s do t. Po enakem razmisleku obstaja najkraj²a pot P 2 od s do t v G 2 X. Tako smo skonstruirali cikel P 1 P 2 dolºine najmanj 4, ki je brez diagonale. Pri²li smo v protislovje s predpostavko, da je G diagonalen. Torej sta s in t povezana. Ker sta bila s in t poljubna, sledi, da je S poln induciran podgraf grafa G. 2

Slika 3: Skica dokaza Leme 1.1 2 Umestitev diagonalnih grafov med popolne grafe Graf G je popoln (ang. perfect), e za vsak induciran podgraf H grafa G velja: χ(h) = ω(h). Kjer je χ(h) dobro poznano kromati no ²tevilo, z ω(h) pa smo ozna ili mo najve je klike v H. Posebej uporabna lastnost popolnih grafov je, da je komplement popolnega grafa tudi popoln graf, ki jo je dokazal L. Lovász leta 1972. Zaradi te lastnosti je teorija popolnih grafov prisotna tudi v Linearnem programiranju. Preplet teorije grafov in linearnega programiranja si lahko podrobneje ogledate v monograji [1]. Med popolne grafe spadajo tudi nekatere ºe poznane druºine grafov: poti: Najve ji induciran poln podgraf je K 2 in lahko jih pobarvamo z dvema barvama. drevesa: Enako kot poti imajo dravesa najve ji induciran poln podgraf K 2 in kromati no ²tevilo je 2. polni graf: O itno je vsak induciran graf poln podgraf. dvodelni gra: Tudi tu je najve ji induciran poln graf K 2 in po deniciji se jih da obarvati z dvema barvama. gra povezav dvodelnih grafov: Posplo²itev Königovega izreka [3] nam pove, da je kromati en indeks dvodelnega grafa K m,n enak maksimalni stopnji oziroma χ (K m,n ) = (K m,n ). Kliko v grafu povezav tvori ravno mnoºica tistih povezav v grafu, ki imajo skupno vozli² e. Torej velja: ω(l(k m,n )) = (K m,n ) = χ (K m,n ) = χ(l(k m,n )). diagonalni gra: Dokaz sledi v nadaljevanju. 3

kolesa z lihim ²tevilom vozli² : Ker imamo liho vozli², je zunanji ciklel sode dolºine in ga lahko obarvamo z dvema barvama. Os pa moramo obarvati z novo tretjo barvo. O itno je najve ji induciran poln podgraf K 3. Pokaºimo sedaj, da vsak diagonalen graf spada med popolne grafe. Izrek 2.1 Vsak diagonalen graf je popoln graf. Dokaz. Uporabimo izrek 2.1 skupaj z lemo 1.1. Dobimo torej, da rekurzivni postopek za gradnjo diagonalnih grafov velja tudi za popolne grafe. Torej je vsak graf G sestavljen z lepljenjem popolnih grafov G 1 in G 2 vzdolº polnega grafa S tudi popoln graf. Za dokaz izreka 2.1 moramo pokazati, da za vsak induciran podgraf H, velja χ(h) ω(h). Ozna imo z H 1 := H G 1, H 2 := H G 2 in z T := H S. O itno je T poln graf in H sestavljen z lepljenjem H 1 in H 2 vzdolº T. Toda ker je H 1 induciran podgraf popolnega grafa G 1, lahko tudi H 1 pobarvamo z ω(h 1 ) barvami. Za H 2 analogno velja χ(h 2 ) = ω(h 2 ). Ker je H sestavljen iz H 1 in H 2, lahko obarvamo H z max{ω(h 1 ), ω(h 2 )} ω(h) barvami. Morda je potrebno v enem od H 1 ali H 2 permutirati barve, ker je T barvan dvakrat kot podgraf H 1 in kot podgraf H 2. Pokazali smo, da za vsak induciran podgraf H, velja χ(h) ω(h). 3 Barvanje diagonalnih grafov V prej²njem poglavju smo pokazali, da je vsak diagonalen graf tudi popoln. Torej je kromati no ²tevilo grafa enako velikosti najve je klike. Oglejmo si, kako dolo imo kromati en polinom diagonalnega grafa. V ta namen bomo uporabili posebno lastnost diagonalnih grafov. Vozli² e je enostavno (ang. simplical), e njemu sosednja vozli² a tvorijo kliko. Zaporedje enostavnega odstranjevanja (ang. simplical elimination ordering ) je zaporedje vozli² v 1,..., v n, ki predstavlja vrstni red odstranjevanja vozli² iz grafa. Vsako vozli² e v i v zaporedju enostavnega odstranjevanja mora biti enostavno v podgrafu induciranem z vozli² i {v i,..., v n }. Lema 3.1 (Voloshin (1982), Farber-Jamison (1986)) Za vsako vozli² e x v diagonalnem grafu G obstaja enostavno vozli² e iz mnoºice najbolj oddaljenih vozli² od x v G. Dokaz. Uporabimo indukcijo po ²tevilu enostavnih vozli² n(g) v grafu G. V osnovnem primeru pri n(g) = 1 imamo graf K 1, ki ima eno samo vozli² e in to je enostavno. Za indukcijski korak pri n(g) 2 pa lo imo dva primera. V prvem primeru je x sosed vsem ostalim vozli² em v G, nadaljujemo z indukcijsko predpostavko na grafu G x. Vsako enostavno vozli² e y v G x je enostavno tudi v G, saj je x sosed vseh vozli² N(y) {y}. Poglejmo primer, ko x ni sosed vsem ostalim vozli² em v G. Ozna imo z T mnoºico najbolj oddaljenih vozli² od x v G in naj bo H komponenta G[T ]. Naj 4

bo S mnoºica sosednjih vozli² mnoºice V (H), S leºi v G T. Z Q pa ozna imo komponento G S, ki vsebuje x. Slika 4: Skica k dokazu Leme 3.1 Pokaºimo najprej, da je S klika. Vsako vozli² e v S ima soseda v V (H) in v Q. Torej za poljubna razli na vozli² a u in v iz S velja, da je unija poti P 1 in P 2 cikel dolºine najmanj 4. Kjer z P 1 ozna imo najkraj²o pot od H ez u do Q in analogno P 2 ozna uje najkraj²o pot od H ez v do Q. Ker je G diagonalen in ker med V (H) in V (Q) ni nobene povezave, je torej diagonala na²ega cikla povezava uv. Ker smo vozli² i u in v izbrali poljubno, je S klika. ƒe je v V (H) eno samo vozli² e z, je z tudi enostaven, saj sosedna vozli² a z tvorijo kliko S. Sicer ozna imo z G = G[S V (H)]. Graf G ne vsebuje x, zato je G manj²i kot G. Sedaj uporabimo indukcijsko predpostavko na G in vozli² em u iz S. Postopek ponavljamo, dokler nam v H ne ostane eno samo vozli² e z, ki je enostavno v G. Ker velja N G (z) V (G ), je z enostaven tudi v G. Poiskali smo torej enostavno vozli² e z iz mnoºice najbolj oddaljenih vozli² od x v G. Lema 3.1 nam zagotovi, da ima vsak diagonalen graf vsaj eno enostavno vozli² e. Pokaºimo sedaj, da ima vsak diagonalen graf zaporedje enostavnega odstranjevanja. Izrek 3.2 (Dirac) Enostaven graf ima zaporedje enostavnega odstranjevanja natanko tedaj, ko je graf diagonalen. Dokaz. Graf G naj ima zaporedje enostavnega odstranjevanja in cikel C dolºine najmanj 4. Z v ozna imo vozli² e, kjer se za ne zaporedje enostavnega odstranjevanja na C. Sosedje v tvorijo kliko. Klika vsebuje tudi najmanj dva vozli² a iz C, ki sta tako povezana z diagonalo. Graf G torej ne vsebuje ciklov dolºine 4 ali ve, ki nimajo diagonale. Pokaºimo, da velja implikacija tudi v nasprotno smer. Uporabimo Lemo 3.1, torej ima vsak diagonalen graf enostavno vozli² e. Ker je vsak induciran podgraf diagonalnega grafa diagonalen, lahko uporabimo indukcijo po n(g) in tako dobimo zaporedje enostavnega odstranjevanja. Primer 3.3 Kako iz zaporedja enostavnega odstranjevanja konstruirati kromati en polinom. 5

Naj ima graf G zaporedje enostavnega odstranjevanja v 1,..., v n. Predpostavimo, da je mnoºica vozli² P i := {v i+1,..., v n } ºe obarvana. Torej lahko vozli² e v i pobarvamo na k d(v i ) na inov, kjer je d(v i ) := N(v i ) P i. Faktor k d(v i ) torej ni odvisen od tega, kako smo obarvali P i, saj sosedje vozli² a v i v induciranem podgrafu G[P i ] tvorijo kliko velikosti d(v i ). Ker premislek velja za vsak v i iz zaporedja enostavnega odstranjevanja grafa G, je kromati en polinom grafa G enak produktu linearnih faktorjev oblike k d(v i ). Po izreku 3.2 je graf diagonalen natanko tedaj, ko ima zaporedje enostavnega odstranjevanja. Torej je kromati en polinom diagonalnega grafa G oblike: n χ(g, k) = [k d(v i )]. k=1 Za graf G iz slike 5 je v 1,..., v 6 zaporedje enostavnega odstranjevanja. Torej velja: d(v 1 ) = 2, d(v 2 ) = 3, d(v 3 ) = 2, d(v 4 ) = 1, d(v 5 ) = 1, d(v 6 ) = 0. Kromati en polinom grafa G je tako χ(g, k) = (k 2)(k 3)(k 2)(k 1)(k 1)k. v 3 v 2 v 1 v 6 v 5 v 4 Slika 5: Zaporedje enostavnega odstranjevanja na grafu Literatura [1] D. B. West: Introduction to Graph Theory, Prentice Hall, New Jersey, 2001. [2] R. Diestel: Graph Theory, Springer-Verlang, New York, 2000. [3] http://en.wikipedia.org/wiki/perfect_graph 6