Seminar in Computer Science

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Giving Feedback. The right and the wrong. >> giving feedback
Advertisements

Goal: I can infer how the change in parameters transforms the graph. (F-BF.3) Unit 6 Quadratics Translating Graphs #2.
Bart Jansen 1.  Problem definition  Instance: Connected graph G, positive integer k  Question: Is there a spanning tree for G with at least k leaves?
Fabrizio Frati Dipartimento di Informatica e Automazione Università degli Studi Roma Tre Tecniche Algoritmiche per Grafi e Reti.
Kernelization and the Larger Picture of Practical Algorithmics, in Contemporary Context Michael R. Fellows Charles Darwin University Australia WorKer,
Introduction A recursive approach A Gerber Shiu function at claim instants Numerical illustrations Conclusions.
FPT algorithmic techniques: Treewidth (1)
WALCOM 2012February 16, 2012 Stephane Durocher Debajyoti Mondal Department of Computer Science University of Manitoba.
Graph Modeled Data Clustering: Fixed Parameter Algorithms for Clique Generation J. Gramm, J. Guo, F. Hüffner and R. Niedermeier Theory of Computing Systems.
1 On Fixed-Parameter Tractability of Some Routing Problems Hong Lu.
An Efficient Fixed Parameter Algorithm for 3-Hitting Set
Carnegie Mellon School of Computer Science Understanding SMT without the “S” (Statistics) Robert Frederking.
Kernelization for a Hierarchy of Structural Parameters Bart M. P. Jansen Third Workshop on Kernelization 2-4 September 2011, Vienna.
Reducing WCNF-3SAT to WCNF-2SAT - (among other things) A presentation of results in: Rod G. Downey and Michael R. Fellows Fixed-parameter tractability.
Data reduction lower bounds: Problems without polynomial kernels Hans L. Bodlaender Joint work with Downey, Fellows, Hermelin, Thomasse, Yeo.
Fixed Parameter Complexity Algorithms and Networks.
Kernel Bounds for Structural Parameterizations of Pathwidth Bart M. P. Jansen Joint work with Hans L. Bodlaender & Stefan Kratsch July 6th 2012, SWAT 2012,
AGAPE Corsica 2009 Introduction and overview of FPT algorithmics Michael Fellows University of Newcastle, Australia.
computer
1 Bart Jansen Vertex Cover Kernelization Revisited: Upper and Lower Bounds for a Refined Parameter STACS 2011, Dortmund March 10 th, 2011 Joint work with.
1 Bart Jansen Independent Set Kernelization for a Refined Parameter: Upper and Lower bounds TACO Day, Utrecht January 12 th, 2011 Joint work with Hans.
The Graph Minor Theorem CS594 GRAPH THEORY PRESENTATION SPRING 2014 RON HAGAN.
Constructing evolutionary trees from rooted triples Bang Ye Wu Dept. of Computer Science and Information Engineering Shu-Te University.
IPEC Kernelization1 A tutorial on Kernelization Hans L. Bodlaender.
UT-ORNL 15 March 2005 CSIIR Workshop 1 Trusted Computing Amidst Untrustworthy Intermediaries Mike Langston Department of Computer Science University of.
Completing the Square 4-6 Day 1 Today’s Objective: I can use the process of completing the square to solve or rewrite a quadratic equation.
Learning Task/Big Idea: Students will learn how to find roots(x-intercepts) of a quadratic function and use the roots to graph the parabola.
FPT is Characterized by Useful Obstruction Sets Bart M. P. Jansen Joint work with Michael R. Fellows, Charles Darwin Univ. June 21st 2013, WG 2013, Lübeck.
WADS 2013 August 12, 2013 Department of Computer Science University of Manitoba Stephane Durocher Debajyoti Mondal.
Two Dimension Measures: A New Algorithimic Method for Solving NP-Hard Problems Yang Liu.
Data Reduction for Graph Coloring Problems Bart M. P. Jansen Joint work with Stefan Kratsch August 22 nd 2011, Oslo.
Algorithms for hard problems Parameterized complexity – definitions, sample algorithms Juris Viksna, 2015.
Algorithms for hard problems Introduction Juris Viksna, 2015.
A Linear Time Algorithm for the Longest Path Problem on 2-trees joint work with Tzvetalin Vassilev and Krassimir Manev
Graphing quadratic functions part 2. X Y I y = 3x² - 6x + 2 You have to find the vertex before you can graph this function Use the formula -b 2a a = 3.
Quadratic Functions. 1. The graph of a quadratic function is given. Choose which function would give you this graph:
Kernel Bounds for Path and Cycle Problems Bart M. P. Jansen Joint work with Hans L. Bodlaender & Stefan Kratsch September 8 th 2011, Saarbrucken.
Parameters BD PP CP TC (mg. dl-l) ± * ± 5.8
Fixed Parameter Tractability for Graph Drawing Sue Whitesides Computer Science Department.
Half-Integrality, LP-Branching, and FPT Algorithms “ FPT Algorithms via Discrete Relaxation” Yuichi Yoshida NII Joint work with Yoichi Iwata and Magnus.
Kernelization: The basics
Joint work with Hans Bodlaender
Fixed Parameter Complexity
Part 4.
Table 1. Structural Form Parameter Estimates of inflation rate
Obesity Trends* Among U.S. Adults BRFSS, 1985
Find the number of real solutions for x2 +8x
Algorithms for hard problems
Fixed parameter tractability II: Kernelization
Graphing Quadratics in Vertex Form
Bart M. P. Jansen June 3rd 2016, Algorithms for Optimization Problems
The mechanisms that regulate systemic resilience in humans and animals
Quadratic Functions.
Fixed Parameter Tractability
Bart Jansen Polynomial Kernels for Hard Problems on Disk Graphs
Number of flowering plants 1999 (log-scale) Compatibility (%)
© The Author(s) Published by Science and Education Publishing.
Graphs and Algorithms (2MMD30)
Notes Over 5.1 Graphing a Quadratic Function Vertex: Up Normal.
lesson 9.3 I CAN graph a quadratic function by factoring
I will write a quadratic function in vertex form.
Hamiltonicity below Dirac’s condition
Graphing Quadratic Inequalities
L5-7 Objective: Students will be able to solve quadratics by using the quadratic formula.
Notes Over 5.8 Writing a Quadratic Function in Vertex Form
Integrating Class Hierarchies
Fig. 3 Faculty placement distributions.
Write Quadratic Functions and Models
Fig. 1 Prestige hierarchies in faculty hiring networks.
Average Execution Time in seconds
Presentation transcript:

Seminar in Computer Science 236802 A quadratic kernel for feedback vertex set By Stephan Thomasse Seminar in Computer Science 236802 מציג: אנטון סולוביוב

תוכן ההרצאה הצגת בעיה Feedback Vertex Set (FVS) מציאת גרעין של FVS כללי הרדוקציה הפעלת כללי הרדוקציה ותקפות

Feedback Vertex Set (FVS) נתון גרף . feedback vertex set – קבוצת הצמתים כך שהורדתן תשאיר את הגרף חסר מעגלים (יער). ניסוח שקול: קבוצת הצמתים כך שכל מעגל ב- מכיל לפחות צומת אחד ממנה. בעיית הכרעה – בהינתן גרף ומספר חיובי שלם , האם קיימת ב- קבוצת feedback vertex set בגודל .

Feedback Vertex Set (FVS) נתון גרף . feedback vertex set – קבוצת הצמתים כך שהורדתן תשאיר את הגרף חסר מעגלים (יער). ניסוח שקול: קבוצת הצמתים כך שכל מעגל ב- מכיל לפחות צומת אחד ממנה. בעיית הכרעה – בהינתן גרף ומספר חיובי שלם , האם קיימת ב- קבוצת feedback vertex set בגודל .

Feedback Vertex Set (FVS) בעיית הכרעה היא בעיה NP-קשה. הרדוקציה הופיעה לראשונה במאמרו של ריצ'רד קארפ “Reducibility Among Combinatorial Problems” (1972). תאור הרדוקציה: בהינתן גרף לא מכוון נחליף כל קשת בשתי קשתות אנטי מקבילות. נקבל גרף מכוון . תקפות: כיוון 1: אם אזי קיים כיסוי בגודל => ב- אין קשתות בכלל ולכן אין מעגלים =>

Feedback Vertex Set (FVS) בעיית הכרעה היא בעיה NP-קשה. הרדוקציה הופיעה לראשונה במאמרו של ריצ'רד קארפ “Reducibility Among Combinatorial Problems” (1972). תאור הרדוקציה: בהינתן גרף לא מכוון נחליף כל קשת בשתי קשתות אנטי מקבילות. נקבל גרף מכוון . תקפות: כיוון 2: אם אזי קיימת קבוצה בגודל כך ש- חסר מעגלים => בפרט מכילה לפחות צומת אחד מכל מעגל בגודל 2 => לכל קשת בגרף המקורי קיים מעגל בגודל 2 בגרף שמכיל את הצמתים ולכן מכסה את כל הקשתות של => 6

מציאת גרעין של FVS הגדרה: בעיה פרמטרית היא fixed parameter tractable אם ניתן להכריע אותה בזמן כאשר n הוא גודל הקלט ו- היא פונקציה שרירותית שתלויה רק ב- . הגדרה: בהינתן קלט לבעיה פרמטרית כאשר הוא פרמטר, צמצום הקלט לגרעין של הבעיה (קרנליזציה) הוא החלפה של בקלט המצומצם כך ש- לאיזושהי פונקציה שתלויה רק ב- וגם אמ"מ בנוסף הקרנליזציה צריכה להתבצע בזמן פולי' באורך הקלט. משפט: בעיה פרמטרית שניתנת להכרעה היא FPT ביחס לפרמטר אמ"מ קיים צמצום לגרעין של הבעיה עבור ביחס ל- .

מציאת גרעין של FVS בשנת 1992 גילו ש-FVS היא בעיה fixed parameter tractable. בשנת 2006 לראשונה מצאו גרעין פולינומי (Burrage et al.) בשנת 2007 מצאו גרעין בגודל (Bodlaender) נציג אלגוריתם של Stephan Thomasse אשר מחשב גרעין בגודל לכל היותר. כלומר בהינתן גרף לא מכוון ומספר שלם , האלגוריתם בונה (בזמן פולינומי ביחס לקלט) גרף המכיל לכל היותר צמתים ומספר כך ש-

מציאת גרעין של FVS הגדרה: x-flower מסדר k זאת קבוצה של k מעגלים זרים בצמתים כך שיש להם רק צומת אחד משותף וזה צומת x. לדוגמא: x-flower מסדר 3 x

כללי הרדוקציה הערה: הגרף לא מכוון, לא בהכרח קשיר, יכול להכיל קשתות מקביליות (עד 2) ולולאות עצמיות. כלל 0: אם יודעים בוודאות ש-fvs המינימאלית גדולה מ-k, אז נחזיר מופע טריוויאלי כלל 1: אם לצומת x יש לולאה עצמית, נבצע כלל 2: אם דרגה של צומת x שווה ל-0 או 1, נבצע כלל 3: אם דרגה של צומת x היא 2 וקיימים לו שני שכנים y,z (יתכן ש- y=z), נבצע כלל 4: אם קיים x-flower מסדר k+1, נבצע

כללי הרדוקציה סימון: - קשתות בין הצמתים v,w כלל 5: אם קיימת קבוצת צמתים X, צומת וקבוצה של רכיבי הקשירות של הגרף (לא בהכרח כל רכיבי הקשירות) כך שמתקיים: לכל רכיב קשירות כל רכיב קשירות משרה עץ לכל תת קבוצה מספר רכיבי הקשירות ב- שיש להם שכן ב-Z הוא לפחות אז נבנה גרף ע"י מחיקת קשתות בין v לבין רכיבי הקשירות של והוספת שתי קשתות מקבילות המחברות את צומת v עם כל הצמתים ב-X. במילים אחרות נבצע: לכל לכל וגם

הפעלת כללי הרדוקציה ותקפות תקפות של כלל 5 נראה שגודל ה-fvs המינימאלי ב- שווה לגודל ה-fvs המינימאלי ב- כיוון 1: נניח ש-S’ הינו fvs של G’ => אם בגרף יש מעגל M, אזי צומת v שייך ל-M (אחרת גם ב- היה מעגל M בסתירה להגדרה של fvs, כי שינינו רק את הקשתות הנוגעות ב-x) => ולכן כי כל צומת ב-X יוצר מעגל עם v (מהגדרת הרדוקציה) => קשת בין v לכל רכיב קשירות C היא גשר ולכן לא שייכת למעגל M => כל קשת במעגל M שייכת ל- בסתירה להגדרה של fvs

הפעלת כללי הרדוקציה ותקפות תקפות של כלל 5 כיוון 2: נניח ש-S הינו fvs של G => אם , אזי S גם מהווה fvs עבור G’ כי הגרפים הנ"ל שונים רק בקשתות הנוגעות ב-v => נניח כי . נסמן אזי מהווה fvs של G’ מכיוון שכל רכיב קשירות שייך ל- => נותר להראות שגודלו של S’ הוא לכל היותר גודל של S => לכל יש לכל היותר שכן אחד ברכיב הקשירות C כך ש- וגם כי אחרת y, שני רכיבי הקשירות ו- v ייצרו מעגל => סה"כ מספר רכיבי הקשירות ב- עם שכן ב-Y הוא (מהגדרה של X), מכאן ולכן

הפעלת כללי הרדוקציה ותקפות נשים לב כי כל הפעלה של כלל כלשהו מקטינה ממש את המספר n+s כאשר n זה מספר הצמתים בגרף ו-s זה מספר הקשתות הפשוטות (בלי קשתות מקביליות). לכן מספר הכללים שאפשר להפעיל על הגרף G הינו ליניארי בגודל של G. משפט: אם G הינו גרף בעל n צמתים כך ש- , אז אפשר למצוא כלל רדוקציה (שאפשר להפעיל אותו על הגרף) בזמן פולינומי ב-n. הערה: ניתן לשפר את התוצאה הזאת ולקבל חסם

סיכום ראינו אלגוריתם אשר מחשב גרעין בגודל לכל היותר עבור הבעיה FVS של גרפים לא מכוונים. אתגר הבא יהיה למצוא אלגוריתם שמחשב גרעין בגודל ליניארי. (עבור גרפים מישוריים כן קיים צמצום לגרעין ליניארי) כמו כן השאלה האם קיים צמצום לגרעין פולינומי עבור גרפים מכוונים עדיין פתוחה (ידוע שבעיה FVS המכוונת היא ב-FPT).

תודה!