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用低直径图分解逼近唯一对策

作者 维达特·列维·阿列夫, Lap Chi Lau先生



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LIPIcs公司。大约2017年11月18日pdf
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维达特·列维·阿列夫
Lap Chi Lau先生

引用为获取BibTex

Vedat Levi Alev和Lap Chi Lau。使用低直径图分解近似独特游戏。在近似、随机化和组合优化中。算法和技术(APPROX/RANDOM 2017)。莱布尼茨国际信息学论文集(LIPIcs),第81卷,第18:1-18:15页,达格斯图尔-莱布尼兹-泽特鲁姆信息学研究所(2017)
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.APPROX-RANDOM.2017.18

摘要

当约束图允许良好的低直径图分解时,我们为Unique Gmeas设计了近似算法。对于k(r)-次自由图中的M2Lin(k)问题,当存在满足1-eps约束分数的赋值时,我们提出了一个算法,该算法产生满足1-O(r*eps)约束分数的分配,其近似比与字母表大小无关。推论是K(r)-次自由图Min-UnCut问题的改进近似算法。对于K(r)-次自由图中的一般唯一对策,我们提供了另一个算法,该算法生成满足1-O(r*sqrt(eps))约束分数的赋值。我们的方法是对线性规划松弛进行舍入,以找到与所有不一致循环相交的边的最小子集。我们表明,可以直接将低直径图分解技术应用于约束图,而不是像以前的Unique Games算法那样处理标签扩展图。当约束图是亏格g时,同样的方法也适用,在M2Lin(k)问题中,我们得到了用log g代替r,在一般问题中用sqrt(log g)代替r的类似结果。前一个结果推广了M2Lin(k)情形下Gupta-Talwar对Unique Games的结果,后一个结果则推广了Trevisan对一般Unique博弈的结果。
关键词
  • 独特的游戏
  • 低直径图分解
  • 有界亏格图
  • 固定次自由图
  • 近似算法
  • 线性规划

韵律学

工具书类

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