本文探討了圖的粗略瓶頸概念如何提供一種新的視角來理解圖的連通性,並提出了一種粗略的門格爾型定理,該定理將圖的粗略瓶頸性質與圖中不存在特定大小的「胖」子圖聯繫起來。
본 논문에서는 그래프의 연결성을 나타내는 '병목 현상' 개념을 기반으로 Coarse Menger 정리의 대안적인 형태를 제시하고, 이를 통해 Coarse Menger 추측이 Coarsely Bottlenecked 그래프에서는 성립함을 증명합니다. 또한, Coarse Erdos-Menger 추측을 제시하며 무한 그래프로의 확장 가능성을 제시합니다.
This research paper introduces the concept of coarse bottlenecking in graphs and utilizes it to simplify the structure of graphs with excluded asymptotic minors, demonstrating that a graph with no asymptotic H-minor is quasi-isometric to a graph with at most a 2-fat H-minor.