stringtranslate.com

3-мерное сопоставление

3-мерные соответствия. (a) Входные данные  T. (b)–(c) Решения.

В математической дисциплине теории графов трехмерное паросочетание является обобщением двудольного паросочетания (также известного как двумерное паросочетание) на трехдольные гиперграфы , которые состоят из гиперребер, каждое из которых содержит 3 вершины (вместо ребер, содержащих 2 вершины в обычном графе).

3-мерное сопоставление, часто сокращенно 3DM , также является названием известной вычислительной задачи: нахождения наибольшего 3-мерного сопоставления в заданном гиперграфе. 3DM — одна из первых задач, для которых было доказано, что они являются NP-трудными .

Определение

Пусть X , Y и Z конечные множества, а T — подмножество X  ×  Y  ×  Z. То есть T состоит из троек ( xyz ) таких, что x  ∈  X , y  ∈  Y и z  ∈  Z. Теперь M  ⊆  T является 3 -мерным паросочетанием, если выполняется следующее: для любых двух различных  троек  ( x1y1z1 )   ∈  M и ( x2y2z2M имеем x1 x2 , y1 y2 и z1  ≠  z2 .

Пример

Рисунок справа иллюстрирует трехмерные соответствия. Набор X отмечен красными точками, Y отмечен синими точками, а Z отмечен зелеными точками. Рисунок (a) показывает набор T (серые области). Рисунок (b) показывает трехмерное соответствие M с | M | = 2, а рисунок (c) показывает трехмерное соответствие M с | M | = 3.

Паросочетание M, показанное на рисунке (c), является максимальным 3-мерным паросочетанием , т. е. оно максимизирует | M |. Паросочетания, показанные на рисунках (b)–(c), являются максимальными 3-мерными паросочетаниями , т. е . их нельзя расширить, добавив больше элементов из T.

Вот пример интерактивной визуализации на JavaScript

Сравнение с двудольным сопоставлением

Двумерное соответствие можно определить совершенно аналогичным образом. Пусть X и Y — конечные множества, а T — подмножество X  ×  Y . Теперь M  ⊆  T является двумерным соответствием, если выполняется следующее: для любых двух различных пар ( x 1y 1 ) ∈  M и ( x 2y 2 ) ∈  M имеем x 1  ≠  x 2 и y 1  ≠  y 2 .

В случае двумерного сопоставления множество T можно интерпретировать как множество ребер в двудольном графе G  = ( XYT ); каждое ребро в T соединяет вершину в X с вершиной в Y. Двумерное сопоставление тогда является сопоставлением в графе G , то есть множеством попарно несмежных ребер.

Следовательно, 3-мерные паросочетания можно интерпретировать как обобщение паросочетаний на гиперграфы: множества X , Y и Z содержат вершины, каждый элемент T является гиперребром, а множество M состоит из попарно несмежных ребер (ребер, не имеющих общей вершины). В случае 2-мерного паросочетания имеем Y = Z.

Сравнение с наборной упаковкой

Трехмерное паросочетание является частным случаем упаковки множеств : мы можем интерпретировать каждый элемент ( xyz ) множества T как подмножество { xyz } множества X  ∪  Y  ∪  Z ; тогда трехмерное паросочетание M состоит из попарно непересекающихся подмножеств.

Проблема решения

В теории сложности вычислений трехмерное сопоставление (3DM) — это название следующей задачи принятия решения : для заданного множества T и целого числа k решить, существует ли трехмерное сопоставление M  ⊆  T с | M | ≥  k .

Известно, что эта задача принятия решений является NP-полной ; это одна из 21 NP-полной задачи Карпа . [1] Она является NP-полной даже в частном случае, когда k  = | X | = | Y | = | Z |, и когда каждый элемент содержится не более чем в 3 множествах, т. е. когда мы хотим получить идеальное паросочетание в 3-регулярном гиперграфе. [1] [2] [3] В этом случае 3-мерное паросочетание является не только упаковкой множеств, но и точным покрытием : множество M покрывает каждый элемент X , Y и Z ровно один раз. [4] Доказательство заключается в сведении из 3SAT . Учитывая экземпляр 3SAT, мы строим экземпляр 3DM следующим образом: [2] [5]

Особые случаи

Существуют полиномиальные алгоритмы для решения 3DM в плотных гиперграфах. [6] [7]

Проблема оптимизации

Максимальное 3-мерное соответствие — это наибольшее 3-мерное соответствие. В теории сложности вычислений это также название следующей задачи оптимизации : для заданного множества T найти 3-мерное соответствие M  ⊆  T , которое максимизирует |M| .

Поскольку описанная выше задача принятия решения является NP-полной, эта задача оптимизации является NP-трудной , и, следовательно, кажется, что не существует полиномиального алгоритма для поиска максимального 3-мерного паросочетания. Однако существуют эффективные полиномиальные алгоритмы для поиска максимального двудольного паросочетания (максимального 2-мерного паросочетания), например, алгоритм Хопкрофта–Карпа .

Алгоритмы аппроксимации

Существует очень простой алгоритм 3-приближения с полиномиальным временем для 3-мерного сопоставления: найти любое максимальное 3-мерное сопоставление. [8] Так же, как максимальное сопоставление находится в пределах множителя 2 от максимального сопоставления, [9] максимальное 3-мерное сопоставление находится в пределах множителя 3 от максимального 3-мерного сопоставления.

Для любой константы ε > 0 существует полиномиальный алгоритм аппроксимации (4/3 + ε) для трехмерного сопоставления. [10]

Однако достижение лучших коэффициентов аппроксимации, вероятно, затруднительно: задача является APX-полной , то есть ее трудно аппроксимировать с точностью до некоторой константы. [11] [12] [8]

NP-трудно достичь фактора аппроксимации 95/94 для максимального 3-мерного соответствия и фактора аппроксимации 48/47 для максимального 4-мерного соответствия. Трудность сохраняется даже при ограничении экземплярами с ровно двумя вхождениями каждого элемента. [13]

Параллельные алгоритмы

Существуют различные алгоритмы для трехмерного сопоставления в модели массовых параллельных вычислений. [14]

Смотрите также

Примечания

  1. ^ ab Карп (1972).
  2. ^ ab Garey, Michael R. ; Johnson, David S. (1979). Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness . Серия книг по математическим наукам (1-е изд.). Нью-Йорк: WH Freeman and Company . ISBN 9780716710455. MR  0519066. OCLC  247570676., Раздел 3.1 и задача SP1 в Приложении A.3.1.
  3. ^ Корте, Бернхард ; Виген, Йенс (2006), Комбинаторная оптимизация: теория и алгоритмы (3-е изд.), Springer, Раздел 15.5.
  4. ^ Пападимитриу и Стейглиц (1998), раздел 15.7.
  5. ^ Демейн, Эрик (2016). "16. Сложность: P, NP, NP-полнота, сокращения". YouTube .
  6. ^ Карпински, Ручински и Шиманска (2009)
  7. ^ Киваш, Нокс и Майкрофт (2013)
  8. ^ ab Kann (1991)
  9. ^ Сопоставление (теория графов)#Свойства .
  10. ^ Cygan, Marek (2013). «Улучшенная аппроксимация для 3-мерного сопоставления с помощью локального поиска с ограниченной шириной пути». 54-й ежегодный симпозиум IEEE по основам компьютерной науки 2013 г. стр. 509–518. arXiv : 1304.1424 . Bibcode :2013arXiv1304.1424C. doi :10.1109/FOCS.2013.61. ISBN 978-0-7695-5135-7. S2CID  14160646.
  11. ^ Крещенци и др. (2000).
  12. ^ Аусиелло и др. (2003), проблема SP1 в Приложении B.
  13. ^ Chlebík, Miroslav; Chlebíková, Janka (2006-04-04). "Сложность аппроксимации ограниченных вариантов задач оптимизации". Теоретическая информатика . Основы теории вычислений (FCT 2003). 354 (3): 320–338. doi : 10.1016/j.tcs.2005.11.029 . ISSN  0304-3975.
  14. ^ Хангир, Усама; Стайн, Клиффорд (21.09.2020). «Распределенные алгоритмы сопоставления в гиперграфах». arXiv : 2009.09605 [cs.DS].

Ссылки