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吉尔·庞斯，雷纳尔多;尤尼奥尔·拉米雷斯-克鲁斯;罗兰多·特鲁吉洛·拉苏阿;伊斯梅尔·耶罗。

图中基于距离的顶点识别：外部多集维。 （英语） Zbl 1433.05095号

申请。数学。计算。 363，文章ID 124612，12 p.（2019）。
摘要：网络中顶点相对于其他对等点的特征化已被用作许多计算过程中的基本元素，例如节点定位和（取消）匿名。本文重点介绍一种称为多集度量表示形式上，给定图\（G\）和顶点的子集\（S=\｛w_1，\dots，w_t \｝\substeq V（G）\），V（G）\中的顶点\（u \）相对于\（S\）的多集表示是多集\（m（u | S）=\｛|d_G（u，w_1），\dots，d_G（u，w_t）| \｝\）。顶点\（S\）的子集，使得对于v（G）\setminus S\中的每一个\（u，v\），\（m（u|S）=m（v|S）\Longleft-rightarrow u=v\）被称为多集解析集，并且最小这样的集的基数是外部多集维数。我们研究了外部多集维的一般行为，并确定了它在几个图族中的精确值。我们还证明了计算任意图的外部多集维数是NP-hard，并提供了有效处理特殊情况的方法。

引用于三文件

MSC公司：

05C12号 图形中的距离
05C35号 图论中的极值问题

关键词：

可分解性;隐私;解析集;多集合解析集;公制尺寸;外部多集维
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Gil-Pons}等人，应用。数学。计算。363，文章ID 124612，12 p.（2019；Zbl 1433.05095）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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