We study the parameterized complexity of computing the tree-partition-width, a graph parameter equivalent to treewidth on graphs of bounded maximum degree. On one hand, we can obtain approximations of the tree-partition-width efficiently: we show that there is an algorithm that, given an $n$-vertex graph $G$ and an integer $k$, constructs a tree-partition of width $O(k^7)$ for $G$ or reports that $G$ has tree-partition-width more than $k$, in time $k^{O(1)}n^2$. We can improve slightly on the approximation factor by sacrificing the dependence on $k$, or on $n$. On the other hand, we show the problem of computing tree-partition-width exactly is XALP-complete, which implies that it is $W[t]$-hard for all $t$. We deduce XALP-completeness of the problem of computing the domino treewidth. Next, we adapt some known results on the parameter tree-partition-width and the topological minor relation, and use them to compare tree-partition-width to tree-cut width. Finally, for the related parameter weighted tree-partition-width, we give a similar approximation algorithm (with ratio now $O(k^{15})$) and show XALP-completeness for the special case where vertices and edges have weight 1.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

WWW 2024 | GraphTranslator: 将图模型对齐大语言模型
专知会员服务
23+阅读 · 3月25日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
140+阅读 · 2020年7月6日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
14+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
102+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员