Graafin 3-värittyvyyden tutkinta T Graafiteoria, projektityö (eksakti algoritmi), kevät 2005

Samankaltaiset tiedostot
Johdatus graafiteoriaan

Verkon värittämistä hajautetuilla algoritmeilla

Johdatus verkkoteoriaan 4. luento

Algoritmit 1. Luento 9 Ti Timo Männikkö

0 v i v j / E, M ij = 1 v i v j E.

Algoritmi on periaatteellisella tasolla seuraava:

Johdatus graafiteoriaan

Kysymys: Voidaanko graafi piirtää tasoon niin, että sen viivat eivät risteä muualla kuin pisteiden kohdalla?

Johdatus graafiteoriaan

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

isomeerejä yhteensä yhdeksän kappaletta.

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö

A TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT

verkkojen G ja H välinen isomorfismi. Nyt kuvaus f on bijektio, joka säilyttää kyseisissä verkoissa esiintyvät särmät, joten pari

Rekursiolause. Laskennan teorian opintopiiri. Sebastian Björkqvist. 23. helmikuuta Tiivistelmä

Tehtävä 10 : 1. Tehtävä 10 : 2

V. V. Vazirani: Approximation Algorithms, luvut 3-4 Matti Kääriäinen

10. Painotetut graafit

Induktiotodistus: Tapaus n = 0 selvä; ol. väite pätee kun n < m.

Verkon värittäminen ja riippumattomat joukot: johdantoa ja sovelluksia

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet

Graafiteoria matematiikkaako?

6.4. Järjestyssuhteet

Algoritmit 2. Luento 11 Ti Timo Männikkö

Luku 7. Verkkoalgoritmit. 7.1 Määritelmiä

Tarkennamme geneeristä painamiskorotusalgoritmia

Kurssikoe on maanantaina Muista ilmoittautua kokeeseen viimeistään 10 päivää ennen koetta! Ilmoittautumisohjeet löytyvät kurssin kotisivuilla.

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2014) Uusinta- ja erilliskoe, , vastauksia

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 6, Ratkaisu

Algoritmit 2. Luento 10 To Timo Männikkö

- painottamattoman graafin solmujen järjestäminen. - painotetun graafin solmujen järjestäminen


T Syksy 2004 Logiikka tietotekniikassa: perusteet Laskuharjoitus 7 (opetusmoniste, kappaleet )

7.4. Eulerin graafit 1 / 22

Aalto-yliopisto Perustieteiden korkeakoulu Tietotekniikan koulutusohjelma. Kaariväritysongelma. Kandidaatintyö. 29. huhtikuuta Sami J.

Kokonaislukuoptimointi

811312A Tietorakenteet ja algoritmit , Harjoitus 2 ratkaisu

Valitaan alkio x 1 A B ja merkitään A 1 = A { x 1 }. Perinnöllisyyden nojalla A 1 I.

VAATIMUSMÄÄRITTELY. PROJEKTITYÖ Tik Wclique

8.5. Järjestyssuhteet 1 / 19

Berge-perfektit graafit ja Shannonin kapasiteetti

A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä.

C C. x 2. x 3 x 3. Lause 3SAT p m VC Todistus. Olk. φ = C 1 C 2 C m 3-cnf-kaava, jossa esiintyvät muuttujat. φ toteutuva:

Graafit ja verkot. Joukko solmuja ja joukko järjestämättömiä solmupareja. eli haaroja. Joukko solmuja ja joukko järjestettyjä solmupareja eli kaaria

PARITUS KAKSIJAKOISESSA

= 5! 2 2!3! = = 10. Edelleen tästä joukosta voidaan valita kolme särmää yhteensä = 10! 3 3!7! = = 120

Jaollisuus kymmenjärjestelmässä

Datatähti 2019 loppu

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa II

Johdatus verkkoteoriaan luento Netspace

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa II

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa II

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa II

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa II

DMP / Kevät 2016 / Mallit Harjoitus 6 / viikko 13 / alkuviikko

Markov-ketjut pitkällä aikavälillä

Laskennan vaativuus ja NP-täydelliset ongelmat

A = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla:

1 Lukujen jaollisuudesta

Näytetään nyt relaatioon liittyvien ekvivalenssiluokkien olevan verkon G lohkojen särmäjoukkoja. Olkoon siis f verkon G jokin särmä.

TOIMINNALLINEN MÄÄRITTELY. PROJEKTITYÖ Tik Wclique

Sosiaalisten verkostojen datan notaatio. Notation for Social Network Data

Algoritmit 1. Luento 2 Ke Timo Männikkö

TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma. Jenna Laine. Ramseyn teoria

Tehtävä 4 : 2. b a+1 (mod 3)

9. Graafit Graafin abstrakti tietotyyppi

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö

10. Painotetut graafit

TOIMINNALLINEN MÄÄRITTELY. PROJEKTITYÖ Tik Wclique

Taulun avoimista haaroista saadaan kelvolliset lausejoukot


Sudokun matematiikkaa

Ennakkotehtävän ratkaisu

Totaalisesti unimodulaariset matriisit voidaan osoittaa olevan rakennettavissa oleellisesti verkkomalleihin liittyvistä matriiseista

Oikeasta tosi-epätosi -väittämästä saa pisteen, ja hyvästä perustelusta toisen.

Algoritmit 1. Luento 8 Ke Timo Männikkö

Hakupuut. tässä luvussa tarkastelemme puita tiedon tallennusrakenteina

VAATIMUSMÄÄRITTELY. PROJEKTITYÖ Tik Wclique

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 6, Ratkaisu

3. Kongruenssit. 3.1 Jakojäännös ja kongruenssi

Algoritmit 2. Luento 14 To Timo Männikkö

2017 = = = = = = 26 1

Algoritmit 2. Luento 12 Ke Timo Männikkö

= k 0 NTIME(n k + k) Siis polynomisessa ajassa epädeterministisellä Turingin koneella tunnistettavien kielten joukko

1. (a) Seuraava algoritmi tutkii, onko jokin luku taulukossa monta kertaa:

Puiden karakterisointi

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48

Algebra I, harjoitus 5,

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016

Johdatus lukuteoriaan Harjoitus 2 syksy 2008 Eemeli Blåsten. Ratkaisuehdotelma

Verkkojen värittäminen

Todistusmenetelmiä Miksi pitää todistaa?

Tee konseptiin pisteytysruudukko! Muista kirjata nimesi ja ryhmäsi. Lue ohjeet huolellisesti!

Silmukkaoptimoinnista

Lisää pysähtymisaiheisia ongelmia

Käänteismatriisin. Aiheet. Käänteismatriisin ominaisuuksia. Rivioperaatiot matriisitulona. Matriisin kääntäminen rivioperaatioiden avulla

GRAAFITEORIAA. Pertti Koivisto Riitta Niemistö

keskenään isomorfiset? (Perustele!) Ratkaisu. Ovat. Tämän näkee indeksoimalla kärjet kuvan osoittamalla tavalla: a 1 b 3 a 5

Harjoitus 3 ( )

Transkriptio:

Graafin 3-värittyvyyden tutkinta T-79.165 Graafiteoria, projektityö (eksakti algoritmi), kevät 2005 Mikko Malinen, 36474R 29. maaliskuuta, 2005 Tiivistelmä Artikkelissa käydään läpi teoriaa, jonka avulla graafin 3-värittyvyyttä voidaan tutkia sekä esitetään algoritmi, jonka avulla voidaan löytää graafin 3-väritys tai todeta, että graafi ei ole 3-värittyvä. Teoreettisella tarkastelulla ja algoritmilla saadaan 3-väritys ratkaistua vain osasta graafeista. 1 Johdanto Graafin G = (V, E) solmuväritys on kuvaus c : V S niin että c(v) c(w) kun v ja w ovat vierekkäiset. Joukon S alkioita sanotaan käytettävissä oleviksi väreiksi. Meitä kiinnostaa S:n koko: tyypillisesti kysytään mikä on pienin kokonaisluku k niin että G:llä on k-väritys, solmuväritys C : V {1,..., k}. Tämä k on G:n kromaattinen luku; sitä merkitään χ(g):llä. Jos χ(g) k, sanotaan graafia G k-värittyväksi [Diestel]. 2 Kirjallisuuskatsaus 2.1 Graafin kaksijakoisuus 2-värittyvyys on sama asia kuin kaksijakoisuus [West]. Lause 2.1.1 Graafi G on kaksijakoinen jos ja vain jos G ei sisällä yhtään parittoman pituista sykliä [Jungnickel]. Modifioitua leveyshaku (Breadth-first search) -algoritmia voidaan käyttää graafin kaksijakoisuuden tutkintaan. Tällainen algoritmi tarkistaa onko annettu yhtenäinen graafi kaksijakoinen vai ei, ja jos se on, löytää sen solmujoukon kaksijaon [Jungnickel]. 1

2.2 Graafin kriittisyys Jos χ(h) < χ(g) = k kaikille aidoille G:n aligraafeille H, niin G on k-kriittinen [West]. Graafi G on 4-kriittinen, jos se on 4-värittyvä ja poistamalla mikä tahansa sen kaarista tai solmuista saadaan 3-värittyvä graafi [Pyatkin]. Parittomat syklit ovat 3-kriittisiä graafeja [West]. 2.3 Ahne väritys Ahne väritys suhteessa V (G):n solmujen järjestykseen v 1,..., v n saadaan värittämallä solmut järjestyksessä v 1,..., v n antamalla v i :lle pienin väri-indeksi jota ei ole vielä käytetty sen pienempi-indeksoiduissa naapureissa [West]. Lause 2.3.1 χ(g) (G) + 1 [West]. (G)+1 on huonoin yläraja mitä ahne väritys voi tuottaa. Valitsemalla solmujen järjestys huolellisesti saadaan parannuksia [West]. Propositio 2.3.1 Jos graafilla G on astejärjestys d 1... d n, niin χ(g) 1+max i min {d i, i 1} [West]. χ(g) = 1 + (G) täydellisillä graafeilla sekä parittomilla sykleillä [West]. Lause 2.3.2 Jos G on yhtenäinen graafi, joka ei ole täydellinen graafi tai pariton sykli, niin χ(g) (G) [West]. 2.4 Muuta teoriaa Lause 2.4.1 Jokainen tasograafi, jossa ei ole kolmiota on 3-värittyvä. [Diestel] Seuraavassa lauseita, joiden avulla voidaan havaita, ettei annettu graafi ole 3- värittyvä: Lause 2.4.2 Graafi, jossa on silmukka, ei ole 3-värittyvä. Todistus. Tulos on ilmeinen. Lause 2.4.3 Graafi, jonka aligraafina on K 4 tai suurempi klikki, ei ole 3-värittyvä. Todistus. Vastaoletus: K 4 on 3-värittyvä. K 4 :ssä solmun naapureista vähintään kahdella täytyy olla sama väri, koska käytettäviä värejä on vain kolme kappaletta. Näiden kahden solmun välillä on kuitenkin kaari, joten tästä seuraa ristiriita. Suurempien klikkien kuin K 4 aligraafina on K 4, joten ne eivät ole 3-värittyviä. Maksimiklikin löytämistä graafista käsitellään artikkelissa [Babel]. 2

3 Laskennallisesta vaativuudesta Hyvää karakterisointia 4-kriittisille graafeille tai testiä 3-värittyvyydelle ei tunneta. Hyvä karakterisointi tarkoittaa karakterisointia ehdolla, joka voidaan tarkastaa polynomisessa ajassa. [West]. P-ongelmia NP-täydellisiä ongelmia 2-VÄRITTYVYYS k-värittyvyys (k 3) TASOMAISUUS Taulukko 1. Eräiden ongelmien vaativuusluokkia [West]. 4 Algoritmi Tehtävänä oli kehittää algoritmi, joka etsii graafille 3-väritystä ja pysähtyy kun 3-väritys on löytynyt tai kun on selvää ettei graafi ole 3-värittyvä. Kehitetty algoritmi käy läpi kaikki värivaihtoehdot ja tutkii onko graafi 3- värittyvä. Alussa kaikille solmuille annetaan väri 0: solmujen värejä voidaan kuvata tällöin 3-järjestelmän luvulla 0...000. Jos graafi ei ole värittyvä näillä väreillä, kasvatetaan lukua yhdellä. Luku on nyt 0...001. Seuraavaksi tutkitaan väritystä luvuilla 0...002 ja 0...010 jne. kunnes väritys löytyy tai kaikki värivaihtoehdot on käyty läpi. Eri värivaihtoehtoja on 3 n(g) kappaletta. Ensimmäisen solmun väri voidaan kuitenkin kiinnittää 0:ksi ilman että menetetään 3-värityksen löytymismahdollisuuksia. Eri värivaihtoehtoja on siten 3 n(g) 1 = 1 3 3n(G) kappaletta. Tutkittavassa matriisissa on alkioita n(g) n(g) kappaletta. Algoritmin suorituskykyä tutkittiin eri astetta olevilla graafeilla, joiden viimeisessä solmussa on silmukka ja joissa ei ole muita kaaria. Näin algoritmi huomaa mahdollisimman myöhäisessä vaiheessa, että graafi ei ole 3-värittyvä (tutkiminen etenee naapuruusmatriisin vasemmasta yläkulmasta alkaen rivi riviltä vasemmalta oikealle). 3

18 solmun kokoisen tutkittavan graafin naapuruusmatriisi on G = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Tarvittava (lähes pahimman tapauksen) laskenta-aika näkyy kuvasta 1 (Prosessori Intel Celeron 2.4 GHz). Kuva 1. Lähes pahimman tapauksen laskenta-ajat eri kokoisille tutkittaville graafeille. 4

Kuvasta nähdään, että algoritmi soveltuu käytännössä vain graafeille, joiden solmumäärä on alle 20. 5 Yhteenveto Projektityöohjeen mukaan algoritmia pitäisi testata graafeilla, jotka löytyvät Pyatkinin artikkelista [Pyatkin]. Näistä toinen, asteeltaan pienempi, on 157- solmuinen eräs ns. circulant. Sitä merkitään merkinnällä G = (157; 8, 14). Todetaan tässä, että graafi G on 6-säännöllinen 4-kriittinen graafi. Graafi on asteeltaan aivan liian suuri tutkittavaksi tässä artikkelissa esitetyllä algoritmilla. Samoin tässä artikkelissa esitetyn teorian perusteella ei voida löytää G:n 4-kriittisyyttä eli mm. sitä, että kun siitä poistetaan mikä tahansa kaari, niin syntynyt graafi on 3-värittyvä. Kuvassa 2 kuvataan niiden graafien joukot, joiden 3-väritys voidaan tutkia tässä artikkelissa esitellyllä algoritmilla tai toisaalta tässä artikkelissa esitellyllä teorialla. Nämä joukot menevät osittain päällekkäin. Kuvasta nähdään, että on joukko graafeja, joiden 3-värittyvyyttä ei voida tutkia kummallakaan tavalla. Tähän joukkoon kuuluu myös graafi G. Ei 3 värittyvät 3 värittyvät A B C D algoritmilla lauseilla algoritmilla lauseilla G = (157;8,14) Kuva 2. A,C : Graafit, joiden 3-väritys voidaan käytännössä tutkia tässä artikkelissa esitellyllä algoritmilla. B,D : Graafit, joiden 3-väritys voidaan tutkia tässä artikkelissa esitellyllä teorialla. 5

6 Viitteet [Babel] Luitpold Babel, Finding Maximum Cliques in Arbitrary and in Special Graphs, Computing,46:321-341,1991 [Diestel] R.Diestel, Graph Theory, 2nd ed., Springer, New York NY, 2000 [Jungnickel] Dieter Jungnickel, Graphs, Networks and Algorithms, Springer- Verlag, 2002 [Pyatkin] A.V. Pyatkin, 6-regular 4-critical Graph, J Graph Theory 41: 286-291, 2002 [West] Douglas B. West, Introduction to graph theory, Second Edition, Prentice- Hall, 2001 6