×

稀疏随机图的局部弱极限和子图计数。 (英语) Zbl 1507.60023号

摘要:我们利用Sidorenko不等式证明了稀疏随机图的局部弱收敛序列的局部和全局子图计数与度矩之间的一般关系。当图统计的渐近行为(如聚类系数和分类性)由局部弱极限决定时,这将产生一个最佳的检查准则。
作为应用,我们获得了稀疏随机交集图的几种常见模型的新事实,其中局部弱极限,如我们在这里看到的,是一个简单的随机团树,对应于一个特定的两型Galton-Watson分支过程。

MSC公司:

60二氧化碳 组合概率
05C80号 随机图(图论方面)
05立方厘米82 小世界图形、复杂网络(图形理论方面)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] Aldous,D.和Lyons,R.(2007年)。单模随机网络上的过程。电子。J.Prob.12,1454-1508年·Zbl 1131.60003号
[2] Aldous,D.和Steele,J.M.(2004)。目标方法:概率组合优化和局部弱收敛,《离散结构的概率》(百科全书数学科学110),第1-72页。柏林施普林格·Zbl 1037.60008号
[3] Andersson,H.(1998)。随机图传染病模型的极限定理。附录申请。探针8,1331-1349·Zbl 0928.92023号
[4] Arratia,R.、Goldstein,L.和Kochman,F.(2019年)。一个和所有的尺寸偏差。探针。第16页,第1-61页·Zbl 1427.60002号
[5] Benjamini,I.和Schramm,O.(2001年)。有限平面图的分布极限的递推。电子。J.问题6,1-13·Zbl 1010.82021号
[6] Benjamini,I.、Lyons,R.和Schramm,O.(2013)。单模随机树。遍历理论动力学。系统35,1-15·Zbl 1328.05166号
[7] Berger,N.、Borgs,C.、Chayes,J.T.和Saberi,A.(2014)。优先附着图的渐近行为和分布极限。Ann.Prob.42,1-40·Zbl 1296.60010号
[8] Billingsley,P.(1971)。测度的弱收敛性:在概率中的应用。费城工业和应用数学学会·Zbl 0271.60009号
[9] Billingsley,P.(1999)。概率测度的收敛,第2版。约翰·威利,纽约·Zbl 0944.60003号
[10] Bloznelis,M.(2008)。一般随机交集图中典型顶点的度分布。岩性。数学。《期刊》第48卷,第38-45页·Zbl 1223.05269号
[11] Bloznelis,M.(2010年)。具有聚类的非均匀随机交集图中的最大分量。电子。J.组合17,R110·Zbl 1193.05144号
[12] Bloznelis,M.(2013)。稀疏随机交集图中的度和聚类系数。附录申请。探针231254-1289·Zbl 1273.05197号
[13] Bloznelis,M.(2015)。带聚类的幂律随机交集图中的度-度分布。《网络图的算法和模型:第12届国际研讨会》(WAW 2015)(讲义计算科学9479),D.F.Gleich等人,第42-53页。斯普林格·Zbl 1342.05132号
[14] Bloznelis,M.和Damarackas,J.(2013)。非均匀随机交集图的度分布。电子。J.组合.20,P3·Zbl 1295.05207号
[15] Bloznelis,M.和Kurauskas,V.(2017)。稀疏随机交集图中的大团。电子。《联合杂志》24,第2.5页·兹比尔1361.05117
[16] Bloznelis,M.、Jaworski,J.、Godehardt,E.、Kurauskas,V.和Rybarczyk,K.(2015)。复杂网络分析的最新进展:随机交集图的模型。在《数据科学,通过潜在结构学习和知识发现》(分类、数据分析和知识组织研究)中,B.Lausen等人,第69-78页。施普林格、柏林和海德堡·Zbl 1384.62011年
[17] Bloznelis,M.、Jaworski,J.、Godehardt,E.、Kurauskas,V.和Rybarczyk,K.(2015)。复杂网络分析的最新进展:随机交集图的性质。在《数据科学,通过潜在结构学习和知识发现》(分类、数据分析和知识组织研究)中,B.Lausen等人,第79-88页。施普林格、柏林和海德堡·Zbl 1384.62011年
[18] Bloznelis,M.、Jaworski,J.和Kurauskas,V.(2013)。稀疏随机交集图中的同构性和聚类。电子。J.Prob.18,1-24·Zbl 1278.05223号
[19] Bollobás,B.和Riordan,O.(2011年)。稀疏图:度量和随机模型。随机结构算法39,1-38·Zbl 1223.05271号
[20] Bollobás,B.和Riordan,O.(2015)。解决巨型组件问题的旧方法。《组合理论》B113,236-260·Zbl 1315.05123号
[21] Bollobás,B.、Janson,s.和Riordan,O.(2007年)。非均匀随机图中的相变。随机结构算法31,3-122·Zbl 1123.05083号
[22] Bollobás,B.、Janson,s.和Riordan,O.(2011年)。稀疏随机图与聚类。随机结构算法38269-323·Zbl 1220.05117号
[23] Bordenave,C.和Lelarge,M.(2010年)。大型随机图的分解。随机结构算法37,332-352·Zbl 1209.05222号
[24] Csikvári,P.和Zhicong,L.(2014)。树之间的图同态。电子。J.探针。第21页,第4.9页·兹比尔1298.05062
[25] Dembo,A.和Montanari,A.(2010年)。稀疏随机图上的吉布斯测度和相变。钎焊。J.探针。统计数据24,137-211·Zbl 1205.05209号
[26] Durrett,R.(2010)。《概率:理论与实例》,第4版。剑桥大学出版社·Zbl 1202.60001号
[27] Fiol,M.A.和Garriga,E.(2009年)。图中的行走次数和度幂。离散数学3092613-2614·Zbl 1228.05171号
[28] Gamarnik,D.和Misra,S.(2015)。具有给定度序列的多部图中的巨分量。斯托克。系统5,372-408·Zbl 1358.05258号
[29] Georgakopoulos,A.和Wagner,S.(2016)。亚临界随机图和带排除子图的随机图的极限。可从arXiv:1512.03572获取。
[30] Godehardt,E.、Jaworski,J.和Rybarczyk,K.(2012年)。随机交集图的聚类系数。在数据分析、计算机科学和优化界面的挑战中,编辑W.Gaul等人,第243-253页。柏林施普林格·Zbl 1233.05184号
[31] Grimmet,G.和Stirzaker,D.(2001年)。概率和随机过程。牛津大学出版社·Zbl 1015.60002号
[32] 纪尧姆,J.-L.和拉塔比,M.(2006)。作为复杂网络模型的二部图。物理A371,795-813。
[33] Van Der Hofstad,R.(2020年以上)。随机图和复杂网络,第二卷,初版。网址:https://www.win.tue.nl/rhofstad/NotesRGCNII_colleagues_25_04_2022.pdf,访问日期:2022-06-09。
[34] Janson,S.和Luczak,M.J.(2009年)。解决巨型组件问题的新方法。随机结构算法34,197-216·Zbl 1177.05110号
[35] Litvak,N.和Van Der Hofstad,R.(2013)。揭示大型无标度网络中的非互易性。物理学。版本E87,022801。
[36] Lovász,L.(2012)。大型网络和图形极限(美国数学学会学术讨论会出版物60)。美国数学学会,普罗维登斯,RI·Zbl 1292.05001号
[37] Lyons,R.(2005)。生成树的渐近枚举。组合数学探针。计算14,491-522·Zbl 1076.05007号
[38] Karoánski,M.、Scheinerman,E.R.和Singer-Cohen,K.B.(1999)。关于随机交集图:子图问题。组合数学探针。计算结果8131-159·Zbl 0924.05059号
[39] Karrer,B.和Newman,M.E.J.(2010年)。包含子图的任意分布的随机图。物理学。修订版E82066118。
[40] Kurauskas,V.(2015)。稀疏随机图的局部弱极限和子图计数。可从arXiv:1504.08103获取。
[41] Newman,M.E.J.、Strogatz,S.H.和Watts,D.J.(2001)。具有任意度分布的随机图及其应用。物理学。修订版E64026118。
[42] Panagiotou,K.、Stufler,B.和Weller,K.(2016)。次临界类随机图的缩放极限。《Ann.Prob.44》,3291-3334·Zbl 1360.60073号
[43] Richardson,T.和Urbanke,R.(2008)。现代编码理论。剑桥大学出版社·Zbl 1188.94001号
[44] Salez,J.(2011)。稀疏随机图局部弱收敛的一些含义。巴黎第六皮埃尔与玛丽·居里大学、巴黎高等师范学院、巴黎高等师范学院博士论文。
[45] Sidorenko,A.(1994)。对应于图的部分有序泛函集。离散数学113263-277·Zbl 0805.05007号
[46] Stufler,B.(2021)。随机平面图的局部收敛性。在扩展摘要EuroComb 2021(数学趋势14)中,编辑J.Nešetřil et al.Birkhäuser,Cham·Zbl 1494.60014号
[47] Vadon,V.、Komjáthy,J.和Van Der Hofstad,R.(2019年)。具有任意内部结构的重叠社区的新模型。应用网络科学4,1-19。
[48] 北卡罗来纳州沃马尔德(1999)。随机正则图的模型。《1999年组合数学调查》(坎特伯雷)(伦敦数学学院讲稿267),第239-298页。剑桥大学出版社·兹比尔0935.05080
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。