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基于边缘加法的接地拉普拉斯矩阵最小特征值优化。 (英语) Zbl 1527.90247号

摘要:具有(n=|V|\)个节点和(m=|E|\)条边的图\(mathcal{G}=(V,E)的接地拉普拉斯矩阵\(L_{-S}\)是其拉普拉斯阵\(L\)的一个子矩阵,通过删除与构成集合\(S\subset V\)的接地点节点对应的行和列,从\(L_)获得。\(L_{-S}\)的最小特征值在各种实际场景中发挥着重要作用,例如表征领导者-追随者意见动力学的收敛速度,较大的特征值表明意见的收敛速度更快。在本文中,我们研究了在所有不存在的边之间添加(k)边以形成候选边集(Q=(V乘以V)集减去E)的问题,以最大化接地拉普拉斯矩阵的最小特征值。我们证明了组合优化问题的目标函数是单调的但非次模的。为了解决这个问题,我们首先通过将候选边集(Q)限制为((S次(V次减S))集减E)来简化这个问题,并证明了它与原问题具有相同的最优解,尽管集(Q的大小从(O(n^2)减小到了(O(n))。然后,我们提出了两种贪婪近似算法。一种是简单的贪婪算法,具有近似比((1-e^{-\alpha\gamma})/\alpha)和时间复杂度(O(kn^4)),其中,(\gamma)和(\alpha\)分别是子模比和曲率,它们的边界是为某些特定情况提供的。另一种是没有近似保证的快速贪婪算法,它有一个运行时间\(\ tilde{O}(km)\),其中\(\ utide{O{(\ cdot)\)抑制\(\ operatorname{poly}(\ logn)\)因子。在各种实际网络上进行了大量实验,以验证我们的算法在有效性和效率方面的优越性。

MSC公司:

90立方厘米 涉及图形或网络的编程
05元50分 图和线性代数(矩阵、特征值等)
15甲18 特征值、奇异值和特征向量
68兰特 计算机科学中的图论(包括图形绘制)
68周25 近似算法
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