グラフのEPPA数

Kernekoncepter

グラフGのEPPA数eppa(G)は、Gの部分グラフの同型写像を自己同型写像に拡張できる最小のグラフHのサイズを表す。本論文では、EPPAに関する新しい下界と上界を示し、多くの未解決問題を提示する。

Resumé

本論文では、グラフのEPPA数に関する研究状況をレビューし、いくつかの新しい下界と上界を示している。

主な結果は以下の通り:

1. 任意のn対して、n頂点のグラフGが存在し、eppa(G) ≥ (n-1) / ⌊(n-1)/2⌋ が成り立つことを示した。この結果から、Ω(2^(n/√n)) ≤ eppa(n) ≤ n2^(n-1)が導かれる。

2. 頂点数n、最大次数dのグラフGについて、Gが均質グラフの部分グラフでない場合、eppa(G) ∈ Ω((n/d)^2)が成り立つことを示した。また、Gが三角形を含まない場合、eppa(G) ≥ ⌈n/(d+1)⌉/d が成り立つ。

3. 一様確率分布に従う無作為グラフG(n, 1/2)について、asymptotically almost surelyeppa(G(n, 1/2)) ∈ Ω(n^(2-δ))が成り立つことを示した。また、平均次数がcの無作為グラフG(n, c/n)について、asymptotically almost surelyeppa(G(n, c/n)) ∈ Ω(n^d)が成り立つことを示した。

さらに、EPPAに関する多くの未解決問題を提示し、今後の研究の方向性について議論している。

Statistik

n頂点のグラフGについて、eppa(G) ≥ (n-1) / ⌊(n-1)/2⌋
頂点数n、最大次数dのグラフGについて、Gが均質グラフの部分グラフでない場合、eppa(G) ∈ Ω((n/d)^2)
三角形を含まないグラフGについて、eppa(G) ≥ ⌈n/(d+1)⌉/d
一様確率分布に従う無作為グラフG(n, 1/2)について、asymptotically almost surelyeppa(G(n, 1/2)) ∈ Ω(n^(2-δ))
平均次数がcの無作為グラフG(n, c/n)について、asymptotically almost surelyeppa(G(n, c/n)) ∈ Ω(n^d)

Citater

なし

Vigtigste indsigter udtrukket fra

EPPA numbers of graphs

by Davi... kl. arxiv.org 09-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.07995.pdf

Dybere Forespørgsler

グラフのEPPA数の正確な上界はどのようなものか?現在の上界と下界の差は大きいが、その差を縮めることはできるか?

グラフのEPPA数に関する現在の上界は、HerwigとLascarによって示されたもので、eppa(n) ≤ 3en^4です。また、Evansらによる研究では、eppa(n) ≤ n2n−1という上界も示されています。一方、下界はHrushovskiによって示されたもので、eppa(n) ≥ 2n/√nです。このように、上界と下界の間には大きな差が存在します。この差を縮めるためには、特定のグラフクラスに対するEPPA数の性質をより深く理解し、特に対称性や構造的特性がEPPA数に与える影響を探ることが重要です。具体的には、特定のグラフの構造に基づいてEPPA数を計算する新しい手法や、既存の上界を改善するための新しい構成を見つけることが求められます。

有限トーナメントの類は、EPPAを持つことが知られていない重要な例である。トーナメントのEPPA数に関する非自明な下界を示すことはできるか?

有限トーナメントに関しては、EPPAを持つかどうかが未解決の問題であり、特にトーナメントのEPPA数に関する非自明な下界を示すことは挑戦的です。トーナメントの構造は、他のグラフクラスと異なり、すべての自動同型が奇数の順序を持つため、EPPAの性質を示すための従来の手法が適用しにくいです。しかし、トーナメントの特定のサブクラスや、特定の条件を満たすトーナメントに対して、EPPA数の下界を示すための新しいアプローチを開発することは可能かもしれません。たとえば、トーナメントの特定の部分構造に基づいて、EPPA数を計算する方法を探ることが有効です。

グラフのEPPA数の振る舞いは、グラフの対称性やその他の構造的性質とどのように関係しているか?対称性の高いグラフ(例えばPaleyグラフ)のEPPA数の研究は興味深いかもしれない。

グラフのEPPA数は、その対称性や構造的性質と密接に関連しています。特に、対称性の高いグラフは、EPPA数が小さくなる傾向があります。これは、対称性が高いと、部分自動同型の拡張が容易になるためです。たとえば、Paleyグラフのような自己補完的で非常に対称的なグラフは、EPPA数の研究において特に興味深い対象です。これらのグラフのEPPA数を調査することで、対称性がEPPA数に与える影響をより深く理解し、他のグラフクラスにおけるEPPA数の挙動を予測する手助けとなるでしょう。したがって、対称性の高いグラフのEPPA数の研究は、EPPAの一般的な性質を理解する上で重要なステップとなります。