Combinatorial analysis of n-sized k-cycle substitutions with restricted cycle sizes

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This study is devoted to combinatorial substitution schemes with various constraints on cycle sizes: lower bounds, upper bounds, and two-sided bounds.
For the proposed schemes, we solve several enumerative combinatorics problems: determining the number of possible outcomes, constructing direct numbered enumerations, solving numbering problems (establishing bijective correspondences between indices and types of outcomes), deriving probability distributions over the outcome sets, and developing a universal modeling procedure with specified probabilities.
All investigations are conducted using by the author’s enumerative method (EM), based on constructing a random process for the iterative formation and non-repetitive numbered enumeration of scheme outcomes. The outcomes of the first iteration—enumerating all valid cycle size compositions under the given constraints—are determined via schemes for placing indistinguishable particles into distinguishable cells under equivalent constraints. Subsequent iterations account for the distinctive features of our schemes’ interpretation within the placement framework, which involves distinguishable particles, indistinguishable cells, and consideration of particle order within each cell (starting from the particle with the minimum number).
In addition to the direct analysis of the schemes following the EM framework, we propose deriving some results by recalculating them from the outcomes of a similar analysis of more general, previously studied schemes with fewer restrictions on the relevant characteristics.

About the authors

Natalia Yu. Enatskaya

National Research University “Higher School of Economics”, Moscow Institute of Electronics and Mathematics

Author for correspondence.
Email: nat1943@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1241-7543
Scopus Author ID: 6504731611
ResearcherId: L-6102-2015
https://www.mathnet.ru/rus/person28100

Cand. Phys. & Math. Sci.; Associate Professor; Dept. of Applied Mathematics

Russian Federation, 123458, Moscow, Tallinskay st, 34

References

  1. Goncharov V. L. Sur la distribution des cycles dans les permutations, C. R. (Dokl.) Acad. Sci. URSS, n. Ser., 1942, vol. 35, pp. 267–269 (in French).
  2. Kolchin V. F. A problem of the allocation of particles in cells and cycles of random permutations, Theory Probab. Appl., 1971, vol. 16, no. 1, pp. 74–90. DOI: https://doi.org/10.1137/1116005.
  3. Timashov A. N. On the distribution of the number of cycles of a given length in the class of permutations with known number of cycles.; Discrete Math. Appl., 2001, vol. 11, no. 5, pp. 471–483. DOI: https://doi.org/10.1515/dma.2001.11.5.471.
  4. Ivchenko G. I., Medvedev Yu. I. On random permutations, Tr. Diskr. Mat., 5. Moscow, Fizmatlit, 2002, pp. 73–92 (in Russian).
  5. Ivchenko G. I., Medvedev Yu. I. Random permutations: the general parametric model, Discrete Math. Appl., 2006, vol. 16, no. 5, pp. 471–478. DOI: https://doi.org/10.1515/156939206779238391.
  6. Yakymiv A. L. Limit theorem for the middle members of ordered cycle lengths in random 𝐴-permutations, Theory Probab. Appl., 2010, vol. 54, no. 1, pp. 114–128. EDN: MXMBUB. DOI: https://doi.org/10.1137/S0040585X97984073.
  7. Enatskaya N. Yu. Combinatorial analysis of substitutions with a fixed number of cycles, Trans. Karelian Sci. Center Russ. Acad. Sci., 2020, no. 7, pp. 110–119 (in Russian). EDN: QRNMPZ. DOI: https://doi.org/10.17076/mat1171.
  8. Enatskaya N. Yu. Combinatoral analysis of a substitution scheme with cycles of given sizes, Trans. Karelian Sci. Center Russ. Acad. Sci., 2023, no. 4, pp. 64–70 (in Russian). EDN: NEMEEZ. DOI: https://doi.org/10.17076/mat1730.
  9. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning, Adaptive Computation and Machine Learning. Cambridge, MA, MIT Press, 2016, xxii+775 pp.
  10. Nikolaenko S., Kandurin A., Arkhangelskaya E. Glubokoe obuchenie [Deep Learning]. St. Petersburg, Piter, 2018, 480 pp. (in Russian)
  11. Yasnitsky L. N. Vvedenie v iskusstvennyy intellekt [Introduction to Artificial Intelligence]. Moscow, Akademiia, 2005 (in Russian).
  12. Enatskaya N. Yu. Doasimptoticheskii analiz kombinatornykh skhem [Pre-Asymptotic Analysis of Combinatorial Schemes]. Moscow, URSS, 2023, 536 pp. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. The graph of enumeration of the outcomes of the scheme in Example 3

Download (552KB)

Copyright (c) 2025 Authors; Samara State Technical University (Compilation, Design, and Layout)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».