Jump to content

Гиперграф

(Перенаправлено с гиперграфов )
Пример неориентированного гиперграфа с и . Этот гиперграф имеет порядок 7 и размер 4. Здесь ребра соединяют не две вершины, а несколько и представлены цветами.
PAOH визуализация гиперграфа
Альтернативное представление гиперграфа, представленного на рисунке выше, называется PAOH. [1] Ребра — это вертикальные линии, соединяющие вершины. V7 — изолированная вершина. Вершины выравниваются по левому краю. В легенде справа показаны названия ребер.
Пример направленного гиперграфа с и .

В математике гиперграф это обобщение графа , в котором ребро может соединять любое количество вершин . Напротив, в обычном графе ребро соединяет ровно две вершины.

Формально ориентированный гиперграф — это пара , где представляет собой набор элементов, называемых узлами , вершинами , точками или элементами , и представляет собой набор пар подмножеств . Каждая из этих пар называется ребром или гиперребром ; подмножество вершин известен как его хвост или домен , и в качестве его головы или кодомена .

Порядок гиперграфа это количество вершин в . Размер гиперграфа — это количество ребер в . Порядок ребра в ориентированном гиперграфе : то есть количество вершин в его хвосте, за которым следует количество вершин в его голове.

Приведенное выше определение обобщает ориентированный граф на ориентированный гиперграф, определяя начало или хвост каждого ребра как набор вершин ( или ), а не как одну вершину. Граф является частным случаем, когда каждое из этих множеств содержит только один элемент. Следовательно, любая стандартная концепция теории графов, независимая от порядков ребер, обобщим на теорию гиперграфов.

Согласно одному определению, неориентированный гиперграф является ориентированным гиперграфом, имеющим симметричное множество ребер: если затем . Для простоты обозначений можно удалить «дубликаты» гиперребра, поскольку модификатор «ненаправленный» точно информирует нас о их существовании: Если затем где означает неявно в .

В то время как ребра графа соединяют только 2 узла, гиперребра соединяют произвольное количество узлов. Однако часто желательно изучать гиперграфы, в которых все гиперребра имеют одинаковую мощность; k -однородный гиперграф — это гиперграф, все его гиперребра имеют размер k . (Другими словами, один такой гиперграф представляет собой набор множеств, каждый такой набор представляет собой гиперребро, соединяющее k узлов.) Таким образом, 2-однородный гиперграф — это граф, 3-однородный гиперграф — это набор неупорядоченных троек и так далее. Неориентированный гиперграф также называют системой множеств или семейством множеств, взятых из универсального множества .

Гиперграфы можно рассматривать как структуры инцидентности . двудольный «граф инцидентности» или « граф Леви В частности, каждому гиперграфу соответствует », и наоборот, каждый двудольный граф можно рассматривать как граф инцидентности гиперграфа, когда он двухцветный и указано, какой класс цвета соответствует вершинам гиперграфа, а который — ребрам гиперграфа.

Гиперграфы имеют много других названий. В вычислительной геометрии неориентированный гиперграф иногда можно назвать пространством диапазонов , а гиперребра — диапазонами . [2] В теории кооперативных игр гиперграфы называются простыми играми (играми с голосованием); это понятие применяется для решения проблем теории социального выбора . В некоторой литературе края называются гиперссылками или соединителями . [3]

Совокупность гиперграфов — это категория гиперграфов гомоморфизмы которой являются , морфизмами .

Приложения

[ редактировать ]

Неориентированные гиперграфы полезны при моделировании таких вещей, как проблемы выполнимости, [4] базы данных, [5] машинное обучение, [6] и проблемы дерева Штейнера . [7] Они широко использовались в задачах машинного обучения в качестве модели данных и регуляризации классификаторов (математика) . [8] Приложения включают в себя рекомендательную систему (сообщества в виде гиперребер), [9] [10] поиск изображений (корреляции в виде гиперребер), [11] и биоинформатика (биохимические взаимодействия как гиперребра). [12] Типичные методы обучения гиперграфов включают спектральную кластеризацию гиперграфов , которая расширяет теорию спектральных графов с помощью лапласиана гиперграфа, [13] и обучение с полуконтролем гиперграфа , которое вносит дополнительные структурные затраты на гиперграф, чтобы ограничить результаты обучения. [14] Для крупномасштабных гиперграфов используется распределенная структура. [6] созданный с использованием Apache Spark также доступен .

Направленные гиперграфы можно использовать для моделирования таких вещей, как телефонные приложения, [15] выявление отмывания денег , [16] исследование операций, [17] и планирование перевозок. Их также можно использовать для моделирования выполнимости по Хорну . [18]

Обобщения понятий из графов

[ редактировать ]

Многие теоремы и концепции, связанные с графами, справедливы и для гиперграфов, в частности:

В ориентированных гиперграфах: транзитивное замыкание и задачи о кратчайшем пути. [17]

Гиперграфический рисунок

[ редактировать ]
Эту принципиальную схему можно интерпретировать как рисунок гиперграфа, в котором четыре вершины (изображенные в виде белых прямоугольников и дисков) соединены тремя гиперребрами, нарисованными в виде деревьев.

Хотя гиперграфы рисовать на бумаге труднее, чем графики, несколько исследователей изучали методы визуализации гиперграфов.

В одном из возможных визуальных представлений гиперграфов, аналогичном стандартному стилю рисования графов , в котором кривые на плоскости используются для изображения ребер графа, вершины гиперграфа изображаются в виде точек, дисков или прямоугольников, а его гиперребра изображаются в виде деревьев, имеющих вершины как их листья. [19] [20] Если вершины представлены в виде точек, гиперребра также могут быть показаны в виде гладких кривых, соединяющих наборы точек, или в виде простых замкнутых кривых , охватывающих наборы точек. [21] [22] [23]

Диаграмма Венна 4-го порядка, которую можно интерпретировать как изображение подразделения гиперграфа с 15 вершинами (15 цветными областями) и 4 гиперребрами (4 эллипсами).

В другом стиле визуализации гиперграфа, модели подразделения рисунка гиперграфа, [24] плоскость подразделяется на области, каждая из которых представляет одну вершину гиперграфа. Гиперребра гиперграфа представлены смежными подмножествами этих областей, которые можно обозначить раскраской, рисованием контуров вокруг них или и тем, и другим. порядка n Например, диаграмму Венна можно рассматривать как изображение подразделения гиперграфа с n гиперребрами (кривыми, определяющими диаграмму) и 2 н − 1 вершина (представленная областями, на которые эти кривые делят плоскость). за полиномиальное время В отличие от распознавания плоских графов , NP-полно определить, имеет ли гиперграф планарное подразделение. [25] но существование рисунка этого типа можно эффективно проверить, если шаблон смежности областей ограничен путем, циклом или деревом. [26]

Альтернативное представление гиперграфа под названием PAOH. [1] показано на рисунке вверху этой статьи. Ребра — это вертикальные линии, соединяющие вершины. Вершины выровнены по левому краю. В легенде справа показаны названия ребер. Он был разработан для динамических гиперграфов, но может использоваться и для простых гиперграфов.

Раскраска гиперграфа

[ редактировать ]

Классическая раскраска гиперграфа заключается в присвоении одного из цветов из набора. к каждой вершине гиперграфа так, чтобы каждое гиперребро содержало хотя бы две вершины разных цветов. Другими словами, не должно быть одноцветного гиперребра с мощностью не ниже 2. В этом смысле это прямое обобщение раскраски графа. Минимальное количество используемых различных цветов во всех раскрасках называется хроматическим числом гиперграфа.

Гиперграфы, для которых существует раскраска с использованием до k цветов, называются k-раскрашиваемыми . Гиперграфы, раскрашиваемые в 2 цвета, в точности являются двудольными.

Существует множество обобщений классической раскраски гиперграфов. Один из них — это так называемая смешанная раскраска гиперграфа, когда допускаются одноцветные ребра. Некоторые смешанные гиперграфы невозможно раскрасить в любое количество цветов. Общий критерий бесцветности неизвестен. Если смешанный гиперграф раскрашивается, то минимальное и максимальное количество используемых цветов называются нижним и верхним хроматическими числами соответственно. [27]

Свойства гиперграфов

[ редактировать ]

Гиперграф может иметь различные свойства, такие как:

  • Пустой – не имеет краев.
  • Непростой (или множественный ) — имеет петли (гиперребра с одной вершиной) или повторяющиеся ребра, что означает, что может быть два или более ребер, содержащих один и тот же набор вершин.
  • Простой – не имеет петель и повторяющихся краев.
  • -regular - каждая вершина имеет степень , т. е. содержится ровно в гиперребра.
  • 2-раскрашиваемый - его вершины можно разбить на два класса U и V так, что каждое гиперребро мощности не менее 2 содержит хотя бы по одной вершине из обоих классов. Альтернативный термин — Свойство B.
  • -однородный – каждое гиперребро содержит ровно вершины.
  • -partite – вершины разбиты на частей, и каждое гиперребро содержит ровно по одной вершине каждого типа.
    • Каждый -частичный гиперграф (для ) оба -однородные и двудольные (и 2-цветные).
  • Уменьшенный : [28] ни одно гиперребро не является строгим подмножеством другого гиперребра; эквивалентно, каждое гиперребро максимально для включения. Редукция . гиперграфа — это уменьшенный гиперграф, полученный удалением каждого гиперребра, входящего в другое гиперребро
  • Замкнутость вниз - каждое подмножество ребер неориентированного гиперграфа также является гиперребром. Замкнутый вниз гиперграф обычно называют абстрактным симплициальным комплексом . Обычно оно не сокращается, если только все гиперребра не имеют мощности 1.
    • Абстрактный симплициальный комплекс, обладающий свойством приращения, называется матроидом .
  • Ламинарный : для любых двух гиперребер либо они не пересекаются, либо одно входит в другое. Другими словами, множество гиперребер образует семейство ламинарных множеств .
[ редактировать ]

Поскольку ссылки гиперграфа могут иметь любую мощность, существует несколько понятий понятия подграфа, называемых подгиперграфами , частичными гиперграфами и гиперграфами секций .

Позволять — гиперграф, состоящий из вершин

и имеющий набор кромок

где и являются наборами индексов вершин и ребер соответственно.

Подгиперграф . — это гиперграф, из которого удалены некоторые вершины Формально подгиперграф вызванный определяется как

Альтернативный термин ограничение H на A. [29] : 468 

Расширение подгиперграфа — это гиперграф, в котором каждое гиперребро который частично содержится в подгиперграфе полностью содержится в расширении . Формально

с и .

Частичный гиперграф это гиперграф, у которого удалены некоторые ребра. [29] : 468  Учитывая подмножество набора индексов ребер, частичный гиперграф, созданный это гиперграф

Учитывая подмножество , гиперграф сечения является частичным гиперграфом

Двойной из — это гиперграф, вершины и ребра которого поменяны местами, так что вершины имеют вид и чьи ребра заданы выражением где

Когда понятие равенства правильно определено, как это сделано ниже, операция взятия двойственного гиперграфа является инволюцией , т. е.

G Связный граф с тем же набором вершин, что и связный гиперграф H, является главным графом для H, если каждое гиперребро H индуцирует связный подграф в G . Для несвязного гиперграфа H является хост-графом , G если существует взаимно однозначное соответствие между связными компонентами G G и H , так что каждый связный компонент ' из G является хостом соответствующего H' .

граф 2-секционный (или граф клик , представляющий граф , простой граф , граф Гейфмана ) гиперграфа — это граф с одинаковыми вершинами гиперграфа и ребрами между всеми парами вершин, содержащимися в одном и том же гиперребре.

Матрица заболеваемости

[ редактировать ]

Позволять и . Каждый гиперграф имеет матрица заболеваемости .

Для неориентированного гиперграфа где

Транспонирование определяет матрицы инцидентности гиперграф называется двойственным , где представляет собой набор m -элементов и представляет собой n -элементный набор подмножеств . Для и тогда и только тогда, когда .

Для направленного гиперграфа головы и хвосты каждого гиперребра обозначаются и соответственно. [18] где

График заболеваемости

[ редактировать ]

Гиперграф H e1 ) соединены с ребром тогда и только тогда , когда может быть представлен двудольным графом BG следующим образом: множества X и E являются частями BG, а (x1 вершина x1 , содержится ребре в e . 1 в Х.

И наоборот, любой двудольный граф с фиксированными частями и без несвязных узлов во второй части представляет собой некоторый гиперграф описанным выше способом. Этот двудольный граф также называется графом инцидентности .

Матрица смежности

[ редактировать ]

Параллель для матрицы смежности гиперграфа можно провести из матрицы смежности графа. В случае графа матрица смежности представляет собой квадратную матрицу, которая указывает, являются ли пары вершин смежными . Аналогично мы можем определить матрицу смежности для гиперграфа вообще, где гиперребра иметь реальный вес с

В отличие от обычных неориентированных графов, для которых существует одно естественное понятие циклов и ациклических графов , существует множество естественных неэквивалентных определений ацикличности для гиперграфов, которые схлопываются до ацикличности обычного графа для частного случая обычных графов.

Первое определение ацикличности гиперграфов было дано Клодом Берже : [30] Гиперграф является ацикличным по Бержу, если его граф инцидентности ( двудольный граф, определенный выше) ацикличен. Это определение очень ограничительно: например, если в гиперграфе есть некоторая пара вершин и некоторой пары гиперребер таких, что и , то оно циклично по Бержу. Цикличность Бержа, очевидно, можно проверить в линейном времени путем исследования графа инцидентности.

Мы можем определить более слабое понятие ацикличности гиперграфа: [5] позже названный α-ацикличностью. Это понятие ацикличности эквивалентно тому, что гиперграф конформен (каждая клика первичного графа покрыта некоторым гиперребром), а его первичный граф является хордальным ; это также эквивалентно сводимости к пустому графу с помощью алгоритма GYO [31] [32] (также известный как алгоритм Грэма), сливающийся итерационный процесс, который удаляет гиперребра, используя обобщенное определение ушей . В области теории баз данных известно, что схема базы данных обладает определенными желательными свойствами, если ее базовый гиперграф является α-ациклическим. [33] Кроме того, α-ацикличность связана и с выразительностью охраняемого фрагмента логики первого порядка .

Мы можем за линейное время проверить , является ли гиперграф α-ациклическим. [34]

Обратите внимание, что α-ацикличность обладает нелогичным свойством: добавление гиперребер к α-циклическому гиперграфу может сделать его α-ациклическим (например, добавление гиперребра, содержащего все вершины гиперграфа, всегда сделает его α-ациклическим). Частично мотивированный этим очевидным недостатком, Рональд Фейгин [35] определили более сильные понятия β-ацикличности и γ-ацикличности. Мы можем сформулировать β-ацикличность как требование, чтобы все подгиперграфы гиперграфа были α-ациклическими, что эквивалентно [35] к более раннему определению Грэма. [32] Понятие γ-ацикличности является более ограничительным условием, которое эквивалентно нескольким желательным свойствам схем баз данных и связано с диаграммами Бахмана . И β-ацикличность, и γ-ацикличность можно проверить за полиномиальное время .

Эти четыре понятия ацикличности сопоставимы: ацикличность по Бержу подразумевает γ-ацикличность, из которой следует β-ацикличность, из которой следует α-ацикличность. Однако ни один из обратных выводов не справедлив, поэтому эти четыре понятия различны. [35]

Изоморфизм, симметрия и равенство

[ редактировать ]

гиперграфа Гомоморфизм — это отображение множества вершин одного гиперграфа в другой, при котором каждое ребро отображается в одно другое ребро.

Гиперграф изоморфен гиперграфу , записанный как если существует биекция

и перестановка из такой, что

Биекция тогда называется изоморфизмом графов. Обратите внимание, что

тогда и только тогда, когда .

Когда ребра гиперграфа явно помечены, возникает дополнительное понятие сильного изоморфизма . Один говорит, что изоморфен сильно если перестановка тождественна. Затем один пишет . Обратите внимание, что все сильно изоморфные графы изоморфны, но не наоборот.

Когда вершины гиперграфа явно помечены, возникают понятия эквивалентности , а также равенства . Один говорит, что эквивалентно , и пишет если изоморфизм имеет

и

Обратите внимание, что

тогда и только тогда, когда

Если, кроме того, перестановка это идентичность, говорят, что равно , и пишет . Обратите внимание, что при таком определении равенства графы самодвойственны:

гиперграфа Автоморфизм — это изоморфизм множества вершин в себя, то есть перемаркировка вершин. Множество автоморфизмов гиперграфа H (= ( X , E )) представляет собой группу в композиции, называемую группой автоморфизмов гиперграфа и записываемую Aut( H ).

Рассмотрим гиперграф с краями

и

Тогда ясно и изоморфны (с и т. д. ), но они не сильно изоморфны. Так, например, в , вершина пересекает ребра 1, 4 и 6, так что

На графике , не существует вершины, пересекающей ребра 1, 4 и 6:

В этом примере и эквивалентны, , а двойственные числа сильно изоморфны: .

Симметрия

[ редактировать ]

The классифицировать гиперграфа — максимальная мощность любого из ребер гиперграфа. Если все ребра имеют одинаковую мощность k , гиперграф называется равномерным или k-равномерным или называется k-гиперграфом . Граф — это всего лишь 2-однородный гиперграф.

Степень d(v) вершины v — это количество ребер, содержащих ее. H является k-регулярным, если каждая вершина имеет степень k .

Двойственный однородному гиперграфу является регулярным, и наоборот.

Две вершины x и y графа H называются симметричными , если существует автоморфизм такой, что . Два края и называются симметричными, если существует автоморфизм такой, что .

Гиперграф называется вершинно-транзитивным (или вершинно-симметричным ), если все его вершины симметричны. Аналогично, гиперграф является транзитивным по ребрам , если все ребра симметричны. Если гиперграф симметричен как по ребрам, так и по вершинам, то гиперграф просто транзитивен .

Из-за двойственности гиперграфа изучение транзитивности ребер идентично изучению транзитивности вершин.

Перегородки

[ редактировать ]

Теорема о разделе Э. Даубера. [36] утверждает, что для реберно-транзитивного гиперграфа , существует раздел

множества вершин такой, что подгиперграф созданный транзитивно для каждого , и такой, что

где ранг H. это

Как следствие, реберно-транзитивный гиперграф, который не является вершинно-транзитивным, является двухцветным.

Разделение графов (и, в частности, разделение гиперграфов) имеет множество применений при проектировании ИС. [37] и параллельные вычисления . [38] [39] [40] Эффективные и масштабируемые алгоритмы разделения гиперграфов также важны для обработки крупномасштабных гиперграфов в задачах машинного обучения. [6]

Дальнейшие обобщения

[ редактировать ]

Одно из возможных обобщений гиперграфа — позволить ребрам указывать на другие ребра. Есть два варианта этого обобщения. В одном ребра состоят не только из набора вершин, но могут также содержать подмножества вершин, подмножества подмножеств вершин и так далее до бесконечности . По сути, каждое ребро — это просто внутренний узел дерева или ориентированного ациклического графа , а вершины — это конечные узлы. В таком случае гиперграф представляет собой просто набор деревьев с общими узлами (то есть данный внутренний узел или лист может встречаться в нескольких разных деревьях). И наоборот, любую совокупность деревьев можно понимать как обобщенный гиперграф. Поскольку деревья широко используются в информатике и многих других областях математики, можно сказать, что гиперграфы также появляются естественным образом. Так, например, это обобщение естественным образом возникает как модель алгебры термов ; ребра соответствуют термам , а вершины соответствуют константам или переменным.

Для такого гиперграфа членство во множестве обеспечивает упорядочение, но это упорядочение не является ни частичным порядком , ни предварительным порядком , поскольку оно не является транзитивным. Граф, соответствующий графу Леви этого обобщения, является ориентированным ациклическим графом . Рассмотрим, например, обобщенный гиперграф, множество вершин которого равно и чьи ребра и . Тогда, хотя и , это неправда . Однако транзитивное замыкание членства в множестве для таких гиперграфов действительно вызывает частичный порядок и «сглаживает» гиперграф в частично упорядоченное множество .

Альтернативно, ребрам может быть разрешено указывать на другие ребра, независимо от требования, чтобы ребра были упорядочены как ориентированные ациклические графы. Это позволяет создавать графы с петлями ребер, которые вообще не обязательно должны содержать вершины. Например, рассмотрим обобщенный гиперграф, состоящий из двух ребер и , и ноль вершин, так что и . Поскольку этот цикл бесконечно рекурсивен, множества, являющиеся ребрами, нарушают аксиому Foundation . В частности, для таких гиперграфов не существует транзитивного замыкания принадлежности множеству. Хотя на первый взгляд такие структуры могут показаться странными, их можно легко понять, заметив, что эквивалентное обобщение их графа Леви больше не является двудольным , а представляет собой просто некоторый общий ориентированный граф .

Обобщенная матрица инцидентности для таких гиперграфов по определению является квадратной матрицей ранга, равного общему количеству вершин плюс ребер. Таким образом, для приведенного выше примера матрица инцидентности просто

См. также

[ редактировать ]
  • BF-граф – Тип направленного гиперграфа
  • Комбинаторный дизайн - симметричное расположение конечных множеств.
  • Факторный граф . Факторный граф — это двудольный граф, представляющий факторизацию функции.
  • Greedoid — система наборов, используемая при жадной оптимизации.
  • Структура инцидентности - Абстрактная математическая система двух типов объектов и связи между ними.
  • Мультиграф - граф с кратными ребрами между двумя вершинами.
  • Система P – Вычислительная модель
  • Умножение разреженной матрицы на вектор – процедура вычислений
  • Petri Net — модель для описания распределенных систем.

Примечания

[ редактировать ]
  1. ^ Jump up to: а б Вальдивия, Паола; Буоно, Паоло; Плезант, Кэтрин; Дюфурно, Николь; Фекете, Жан-Даниэль (2020). «Анализ динамических гиперграфов с помощью параллельной агрегированной визуализации упорядоченных гиперграфов» (PDF) . Транзакции IEEE по визуализации и компьютерной графике . 26 (1). IEEE: 12. doi : 10.1109/TVCG.2019.2933196 . eISSN   1941-0506 . ISSN   1077-2626 . ПМИД   31398121 . S2CID   199518871 . Архивировано (PDF) из оригинала 26 января 2021 г. Проверено 8 сентября 2020 г.
  2. ^ Хаусслер, Дэвид ; Вельцль, Эмо (1987), «ε-сети и симплексные запросы диапазона», Дискретная и вычислительная геометрия , 2 (2): 127–151, doi : 10.1007/BF02187876 , MR   0884223 .
  3. ^ Перл, Иудея (1984). Эвристика: стратегии интеллектуального поиска для решения компьютерных задач . Издательство Аддисон-Уэсли. п. 25. ISBN  978-0-201-05594-8 . Архивировано из оригинала 4 февраля 2023 г. Проверено 12 июня 2021 г.
  4. ^ Файги, Уриэль; Ким, Чон Хан; Офек, Эран (2006). Свидетели невыполнимости плотных случайных формул 3КНФ . 47-й ежегодный симпозиум IEEE по основам информатики (FOCS'06). IEEE. стр. 497–508. дои : 10.1109/FOCS.2006.78 . Архивировано из оригинала 27 января 2021 г. Проверено 20 января 2021 г.
  5. ^ Jump up to: а б Бери, К.; Феджин, Р .; Майер, Д.; Яннакакис, М. (1983). «О желательности ациклических схем баз данных» (PDF) . Журнал АКМ . 30 (3): 479–513. дои : 10.1145/2402.322389 . S2CID   2418740 . Архивировано (PDF) из оригинала 21 апреля 2021 г. Проверено 3 января 2021 г.
  6. ^ Jump up to: а б с Хуан, Цзинь; Чжан, Руй; Ю, Джеффри Сюй (2015). «Масштабируемое обучение и обработка гиперграфов». Международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных 2015 г. (PDF) . стр. 775–780. дои : 10.1109/ICDM.2015.33 . ISBN  978-1-4673-9504-5 . S2CID   5130573 . Архивировано (PDF) из оригинала 26 января 2021 г. Проверено 8 января 2021 г.
  7. ^ Бразилия, М; Захариасен, М (2015). «Деревья Штейнера в графах и гиперграфах» . Оптимальные деревья связности на плоскости . Алгоритмы и комбинаторика. Том. 29. Спрингер. стр. 301–317. дои : 10.1007/978-3-319-13915-9_5 . ISBN  978-3-319-13915-9 . Архивировано из оригинала 29 января 2021 г. Проверено 20 января 2021 г.
  8. ^ Чжоу, Дэнъюн; Хуан, Цзяюань; Шолкопф, Бернхард (2006), «Обучение с помощью гиперграфов: кластеризация, классификация и внедрение» , «Достижения в области нейронных систем обработки информации », MIT Press, стр. 1601–8, ISBN  9780262256919 , заархивировано из оригинала 22 октября 2021 г. , получено 24 июля 2021 г.
  9. ^ Гошал, Гураб; Златич, Винко; Кальдарелли, Гвидо; Ньюман, Марк Э.Дж. (2009), «Случайные гиперграфы и их приложения», Physical Review E , 79 (6): 066118, arXiv : 0903.0419 , Bibcode : 2009PhRvE..79f6118G , doi : 10.1103/PhysRevE.79.066118 , PMID   1 9658575 , S2CID   6391099
  10. ^ Тан, Шулонг; Бу, Цзяцзюнь; Чен, Чун; Сюй, Бин; Ван, Джан; Он, Сяофэй (октябрь 2011 г.), «Использование обширной информации социальных сетей для рекомендаций по музыке с помощью модели гиперграфа» , Транзакции ACM в области мультимедийных вычислений, коммуникаций и приложений , 7S (1), статья 22, Bibcode : 2011smma.book..213T , doi : 10.1145/2037676.2037679 , S2CID   432036
  11. ^ Лю, Циншань; Хуан, Ючи; Метаксас, Димитрис Н. (2013), «Гиперграф с выборкой для поиска изображений», Распознавание образов , 44 (10–11): 2255–2262, doi : 10.1016/j.patcog.2010.07.014
  12. ^ Патро, Роб; Кингсофорд, Карл (2013), «Прогнозирование белковых взаимодействий с помощью экономного вывода истории сети», Bioinformatics , 29 (10–11): 237–246, doi : 10.1093/bioinformatics/btt224 , PMC   3694678 , PMID   23812989
  13. ^ Гао, Вт; Ван, Мэн; Чжа, Чжэн-Цзюнь; Шен, Цзяли; Ли, Сюэлун; Ву, Синдонг (2013), «Совместное обучение визуально-текстовой релевантности для поиска социальных изображений на основе тегов» , IEEE Transactions on Image Processing , 22 (1): 363–376, Bibcode : 2013ITIP...22..363Y , doi : 10.1109/tip.2012.2202676 , PMID   22692911 , S2CID   7432373 , заархивировано из оригинала 23 сентября 2017 г. , получено 22 сентября 2017 г.
  14. ^ Тиан, Зе; Хван, Тэхён; Куанг, Руи (2009), «Алгоритм обучения на основе гиперграфа для классификации экспрессии генов и данных массива CGH с предварительным знанием», Bioinformatics , 25 (21): 2831–2838, doi : 10.1093/bioinformatics/btp467 , PMID   19648139
  15. ^ Гольдштейн, А. (1982). «База данных направленного гиперграфа: модель местной телефонной станции» . Технический журнал Bell System . 61 (9): 2529–54. дои : 10.1002/j.1538-7305.1982.tb03439.x . S2CID   11290643 . {{cite journal}}: CS1 maint: дата и год ( ссылка )
  16. ^ Раншоус, Стивен; Джослин, Клифф; Крейлинг, Шон; Новак, Кэтлин; Саматова, Нагиза; Уэст, Кертис; Уинтерс, Сэмюэл (2017). Анализ шаблонов обмена в гиперграфе, ориентированном на биткойн-транзакции (PDF) . Финансовая криптография и безопасность данных. Спрингер. дои : 10.1007/978-3-319-70278-0_16 . Архивировано (PDF) из оригинала 15 июля 2021 г. Проверено 20 января 2021 г.
  17. ^ Jump up to: а б Аузиелло, Джорджо; Лаура, Луиджи (2017). «Направленные гиперграфы: Введение и фундаментальные алгоритмы — Обзор» . Теоретическая информатика . 658 : 293–306. дои : 10.1016/j.tcs.2016.03.016 .
  18. ^ Jump up to: а б Галло, Г.; Лонго, Г.; Паллоттино, С.; Нгуен, С. (1993). «Направленные гиперграфы и приложения» . Дискретная прикладная математика . 42 (2–3): 177–201. дои : 10.1016/0166-218X(93)90045-P .
  19. ^ Сандер, Г. (2003), «Размещение ориентированных гиперграфов с ортогональными гиперребрами» , Proc. 11-й Международный симпозиум по рисованию графов (GD 2003) , Конспекты лекций по информатике , том. 2912, Springer, стр. 381–6, ISBN.  978-3-540-24595-7 , заархивировано из оригинала 18 июля 2011 г. , получено 17 мая 2010 г.
  20. ^ Эшбах, Томас; Гюнтер, Вольфганг; Беккер, Бернд (2006), «Чертеж ортогонального гиперграфа для улучшения видимости» (PDF) , Journal of Graph Algorithms and Applications , 10 (2): 141–157, doi : 10.7155/jgaa.00122 , заархивировано (PDF) из оригинала 18 июля 2011 г. , получено 17 мая 2010 г.
  21. ^ Мякинен, Эркки (1990), «Как нарисовать гиперграф», Международный журнал компьютерной математики , 34 (3): 177–185, doi : 10.1080/00207169008803875 .
  22. ^ Берто, Франсуа; Идс, Питер (2001), «Рисование гиперграфов в стандарте подмножества», Рисование графиков , Конспекты лекций по информатике, том. 1984, Springer-Verlag, стр. 45–76, номер документа : 10.1007/3-540-44541-2_15 , ISBN.  978-3-540-41554-1 .
  23. ^ Нахид Анджум, Арафат; Брессан, Стефан (2017), «Рисование гиперграфа путем принудительного размещения», Приложения для баз данных и экспертных систем , Конспекты лекций по информатике, том. 10439, Springer International Publishing, стр. 387–394, doi : 10.1007/978-3-319-64471-4_31 , ISBN.  978-3-319-64470-7 .
  24. ^ Кауфманн, Майкл; ван Кревелд, Марк; Спекманн, Беттина (2009), «Чертежи подразделения гиперграфов», Рисование графиков , Конспекты лекций по информатике, том. 5417, Springer-Verlag, стр. 396–407, номер doi : 10.1007/978-3-642-00219-9_39 , ISBN.  978-3-642-00218-2 .
  25. ^ Джонсон, Дэвид С .; Поллак, Х.О. (2006), «Планарность гиперграфа и сложность рисования диаграмм Венна», Journal of Graph Theory , 11 (3): 309–325, doi : 10.1002/jgt.3190110306 .
  26. ^ Бучин, Кевин; ван Кревелд, Марк; Мейер, Хенк; Спекманн, Беттина; Вербек, Кевин (2010), «О плоских опорах для гиперграфов», Рисование графиков , Конспекты лекций по информатике, том. 5849, Springer-Verlag, стр. 345–356, doi : 10.1007/978-3-642-11805-0_33 , ISBN  978-3-642-11804-3 .
  27. ^ «Виталий Волошин: Сайт-раскраска смешанных гиперграфов» . Spectrum.troy.edu . Архивировано из оригинала 20 января 2022 г. Проверено 27 апреля 2022 г.
  28. ^ Феджин, Рональд (1 июля 1983 г.). «Степени ацикличности гиперграфов и схем реляционных баз данных» . Журнал АКМ . 30 (3): 514–550. дои : 10.1145/2402.322390 . ISSN   0004-5411 .
  29. ^ Jump up to: а б Ловас, Ласло ; Пламмер, доктор медицинских наук (1986), Теория соответствия , Анналы дискретной математики, том. 29, Северная Голландия, ISBN  0-444-87916-1 МР  0859549
  30. ^ Берже, Клод (1973). Графики и гиперграфы . Амстердам: Северная Голландия. ISBN  0-7204-2450-Х .
  31. ^ Ю, Коннектикут; Озсойоглу, МЗ (1979). «Алгоритм членства в дереве распределенного запроса» (PDF) . Учеб. IEEE КОМПСАК : 306–312. дои : 10.1109/CMPSAC.1979.762509 . Архивировано (PDF) из оригинала 2 сентября 2018 г. Проверено 2 сентября 2018 г.
  32. ^ Jump up to: а б Грэм, Миннесота (1979). «О всеобщем отношении». Технический отчет . Торонто, Онтарио, Канада: Университет Торонто.
  33. ^ Абитбул, С. ; Халл, РБ ; Виану, В. (1995). Основы баз данных . Аддисон-Уэсли. ISBN  0-201-53771-0 .
  34. ^ Тарьян, RE ; Яннакакис, М. (1984). «Простые алгоритмы линейного времени для проверки хордльности графов, проверки ацикличности гиперграфов и выборочного сокращения ациклических гиперграфов». SIAM Journal по вычислительной технике . 13 (3): 566–579. дои : 10.1137/0213035 .
  35. ^ Jump up to: а б с Феджин, Рональд (1983). «Степени ацикличности гиперграфов и схем реляционных баз данных» . Журнал АКМ . 30 (3): 514–550. дои : 10.1145/2402.322390 . S2CID   597990 .
  36. ^ Харари, Ф. (2018) [1969]. Теория графов . ЦРК Пресс. п. 172. ИСБН  978-0-429-96231-8 . Архивировано из оригинала 4 февраля 2023 г. Проверено 12 июня 2021 г. Далее мы сформулируем теорему Илэйн Даубер, следствия которой описывают свойства линейно-симметричных графов. Обратите внимание на очевидное, но важное наблюдение: любой линейно-симметричный граф является линейно-регулярным.
  37. ^ Карипис Г., Аггарвал Р., Кумар В. и Шекхар С. (март 1999 г.), «Многоуровневое разделение гиперграфов: приложения в области СБИС», Транзакции IEEE в системах очень большой интеграции (СБИС) , 7 ( 1): 69–79, CiteSeerX   10.1.1.553.2367 , doi : 10.1109/92.748202 . {{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  38. ^ Хендриксон Б., Колда Т.Г. (2000), «Модели разделения графов для параллельных вычислений» , Parallel Computing (представленная рукопись), 26 (12): 1519–1545, doi : 10.1016/S0167-8191(00)00048-X , заархивировано из оригинала 26 января 2021 г. , получено г. 13 октября 2018 {{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  39. ^ Каталюрек, УФ; Айканат, К. (1995). Модель гиперграфа для отображения повторяющихся вычислений разреженной матрицы и векторного произведения на мультикомпьютерах . Учеб. Международная конференция по высокопроизводительным вычислениям (HiPC'95).
  40. ^ Каталюрек, УФ; Айканат, К. (1999), «Разложение на основе гиперграфического разделения для параллельного векторного умножения разреженной матрицы», Транзакции IEEE в параллельных и распределенных системах , 10 (7): 673–693, CiteSeerX   10.1.1.67.2498 , doi : 10.1109 /71.780863 .
[ редактировать ]
  • PAOHVis : система PAOHVis с открытым исходным кодом для визуализации динамических гиперграфов.
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 6334f78818447e2cb75ed37c62fbb0e8__1709923980
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/63/e8/6334f78818447e2cb75ed37c62fbb0e8.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Hypergraph - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)