О СТРУКТУРЕ МНОЖЕСТВА ПОЛНОЦВЕТНЫХ РАСКРАСОК СЛУЧАЙНОГО ГИПЕРГРАФА

Обложка
  • Авторы: Тяпкин Д.Н.1,2, Шабанов Д.А.2,3
  • Учреждения:
    1. Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, факультет компьютерных наук
    2. Московский физико-технический институт, лаборатория комбинаторных и геометрических структур
    3. Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, факультет компьютерных наук
  • Выпуск: Том 512, № 1 (2023)
  • Страницы: 52-57
  • Раздел: МАТЕМАТИКА
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2686-9543/article/view/139275
  • DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954323600179
  • EDN: https://elibrary.ru/PURWMK
  • ID: 139275

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе исследуется структура множества полноцветных раскрасок в три цвета у случайного гиперграфа в равномерной модели \(H(n,k,m)\). Хорошо известно, что свойство наличия полноцветной раскраски в заданное число цветов r имеет точную пороговую функцию, такое пороговое значение \({{\hat {m}}_{r}} = {{\hat {m}}_{r}}(n)\), что для любого \(\varepsilon > 0\) при \(m\;\leqslant \;(1 - \varepsilon ){{\hat {m}}_{r}}\) случайный гиперграф \(H(n,k,m)\) с вероятностью, стремящейся к 1 при \(n \to \infty \), обладает подобной раскраской, а при \(m\; \geqslant \;(1 + \varepsilon ){{\hat {m}}_{r}}\) – наоборот, не обладает подобной раскраской с вероятностью, стремящейся к 1. Мы исследуем алгоритмическую границу для свойства полноцветной раскраски в три цвета и доказываем, что если параметр m принимает значения несколько меньше, чем \({{\hat {m}}_{3}}\), то множество трехцветных полноцветных раскрасок \(H(n,k,m)\) хоть и не пусто с вероятностью, стремящейся к 1, но при этом подчиняется эффекту шаттеринга, впервые описанного в работе Д. Аклиоптаса и А. Койя-Оглана 2008 г.

Об авторах

Д. Н. Тяпкин

Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, факультет компьютерных наук; Московский физико-технический институт, лаборатория комбинаторных и геометрических структур

Email: shabanov.da@mipt.ru
Россия, Москва

Д. А. Шабанов

Московский физико-технический институт, лаборатория комбинаторных и геометрических структур; Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”,
факультет компьютерных наук

Email: shabanov.da@mipt.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Krzakala F., Montanari A., Ricci-Tersenghi F., Semerjian G., Zdeborová L. Gibbs states and the set of solutions of random constraint satisfaction problems // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2007. V. 104. № 25. P. 10318–10323. https://doi.org/10.1073/pnas.0703685104
  2. Karp R.M. Reducibility among Combinatorial Problems // Complexity of Computer Computations: Proceedings of a symposium on the Complexity of Computer Computations. Springer US. 1972. P. 85–103. https://doi.org/10.1007/978-1-4684-2001-2_9
  3. Dinur I., Regev O. Smyth C. The hardness of 3-Uniform hypergraph coloring // The 43rd Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science, 2002. Proceedings. 2002. P. 33–40. https://doi.org/10.1109/SFCS.2002.1181880
  4. Lund C., Yannakakis M. On the hardness of approximating minimization problems // J. ACM. 1994. V. 41. № 5. P. 960–981. https://doi.org/10.1145/185675.306789
  5. Alon N., Spencer J. A note on coloring random -sets // unpublished manuscript, http://www.cs.tau.ac.il/?nogaa/PDFS/kset2.pdf.
  6. Achlioptas D., Kim J.H., Krivelevich M., Tetali P. Two-colorings random hypergraphs // Random Structures and Algorithms. 2002. V. 20. № 2. P. 249–259. https://doi.org/10.1002/rsa.997
  7. Achlioptas D., Moore C. Random -SAT: two moments suffice to cross a sharp threshold // SIAM Journal on Computing. 2005. V. 36. № 3. P. 740–762.
  8. Coja-Oghlan A., Zdeborová L. The condensation transition in random hypergraph 2-coloring // Proc. 23rd Annual ACM–SIAM Symposium on Discrete Algorithms. SIAM. 2012. P.241–250.
  9. Coja-Oghlan A., Panagiotou K. Catching the k-NAESAT threshold // Proc. 44th STOC. 2012. P. 899–908.
  10. Achlioptas D., Molloy M., The analysis of a list-coloring algorithm on a random graph // Proceedings 38th Annual Symposium on Foundations of Computer Science. 1997. P. 204–212.
  11. Coja-Oghlan A., Vilenchik D. The Chromatic Number of Random Graphs for Most Average Degrees // International Mathematics Research Notices. 2015. V. 2016. № 19. P. 5801–5859. https://doi.org/10.1093/imrn/rnv333
  12. Coja-Oghlan A. Upper-bounding the k-colorability threshold by counting cover // Electronic Journal of Combinatorics. 2013. V. 20. № 3. Research paper №32. https://doi.org/10.37236/3337
  13. Achlioptas D., Coja-Oghlan A. Algorithmic Barriers from Phase Transitions // 49th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science. 2008. P. 793–802.
  14. Erdős P., Lovász L. Problems and results on 3-chromatic hypergraphs and some related questions // Infinite and Finite Sets. Colloquia Mathematica Societatis Janos Bolyai. 1973. V. 10. P. 609–627.
  15. Guruswami V., Saket R. Hardness of Rainbow Coloring Hypergraphs // 37th IARCS Annual Conference on Foundations of Software Technology and Theoretical Computer Science (FSTTCS 2017). Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs). 2018. V. 93. P. 33:01–33:15. https://doi.org/10.4230/LIPIcs.FSTTCS.2017.33
  16. Kravtsov D.A., Krokhmal N.E., Shabanov D.A. Panchromatic 3-colorings of random hypergraphs // European Journal of Combinatorics. 2019. V. 78. P. 28–43. https://doi.org/10.1016/j.ejc.2019.01.006
  17. Кравцов Д.А., Крохмаль Н.Е., Шабанов Д.А. Полноцветные раскраски случайных гиперграфов // Дискретная математика. 2019. Т. 31. №2. С. 84–113. https://doi.org/10.1515/dma-2021-0003
  18. Ayre P., Greenhill C. Rigid Colorings of Hypergraphs and Contiguity // SIAM Journal on Discrete Mathematics. 2019. V. 33. № 3. P. 1575–1606. https://doi.org/10.1137/18M1207211
  19. Hatami H., Molloy M. Sharp thresholds for constraint satisfaction problems and homomorphisms // Random Structures and Algorithms. 2008. V. 33. № 3. P. 310–332. https://doi.org/10.1002/rsa.20225

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Д.Н. Тяпкин, Д.А. Шабанов, 2023

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».