この論文では、平均遺伝的グラフという新しいクラスの導入から始めます。このクラスは、従来の多くのクラスのグラフを包含するため、新しい上限バウンドを得る目的で導入されました。
平均遺伝的グラフは、誘導部分グラフごとに平均次数が元のグラフ以下である場合に定義されます。これらの特性から、多くの一般的な種類のグラフがこのクラスに属することが示されています。
非空かつ連結した平均遺伝的グリーンHから始めて、最小次数を持つ頂点uを拡張して新しい頂点xを追加したGもまた平均遺伝的であることが証明されました。
二項演算である「graph join operation」によって生成された新しい平均遺伝子G(φ)もまた平均遺伝子であることが示されました。これにより、「graph join operation」が可換モノイドを形成することが確認されました。
制約付き状態でもNP困難性が維持されることが示唆されました。これは入力制約が与えられた場合の問題への影響を探究する重要な結果です。
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