Проводимость графа
Проводимость графа G=(V,E) — это измерение плотности графа, которое контролирует, насколько быстро случайное блуждание на G сходится к равномерному распределению. Проводимость графа часто называется константой Чигера графа как аналог его двойника в спектральной геометрии. Поскольку электрические цепи тесно связаны со случайными блужданиями и имеют длинную историю применения термина «проводимость», это альтернативное название помогает избежать возможную путаницу.
Проводимость разреза графа определяется как:
где являются элементами матрицы смежности графа G, так что
является полным числом (или весом) рёбер, инцидентных S. Значение также называется объёмом множества .
Проводимость всего графа равна минимальной проводимости по всем возможным разрезам:
Эквивалентно, проводимость графа определяется следующим образом:
Для d-регулярного графа проводимость равна изопериметрическому числу, делённому на d.
Обобщения и приложения
В практических приложениях часто рассматривается проводимость только по разрезу. Частым обобщением проводимости является учёт весов, назначенных рёбрам — тогда складываются веса. Если веса употребляются в виде сопротивления, то складываются обратные весам величины.
Понятие проводимости подводит основу к перколяции в физике и другим областям. Тогда, например, проницаемость масла через поры камня можно моделировать в терминах проводимости графа с весами, заданными размерами пор.
Проводимость помогает также измерить качество спектральной кластеризации. Максимум проводимостей кластеров даёт границу, которая может быть использована вместе с весами внутри кластера для определения меры качества кластеризации. Интуитивно проводимость кластера (который можно рассматривать как множество вершин в графе) должна быть низкой. Кроме того, может также использоваться проводимость подграфа, порождённого кластером (называемая «внутренней проводимостью»).
Марковские цепи
Для эргодичной обратимой цепи Маркова с графом G, проводимость является способом измерения, насколько трудно покинуть малое множество узлов. Формально проводимость графа определяется как минимум по всем множествам ёмкости множества , делённой на эргодический поток из . Алистер Синклер показал, что проводимость тесно связана с временем смешивания в эргодичной обратимой цепи Маркова. Мы можем также рассматривать проводимость в более вероятностном смысле, как минимальную вероятность покинуть малый набор узлов, если мы начинаем из узла внутри этого множества. Обозначим через условную вероятность покинуть множество узлов S, проводимость тогда равна минимальному по всем множествам , которые имеют полную стационарную вероятность, не превосходящую 1/2.
Проводимость связана с временем смешивания в обратимых условиях.
См. также
Примечания
Литература
- Béla Bollobás. Modern graph theory. — Springer-Verlag, 1998. — Т. 184. — С. 321. — (GTM). — ISBN 0-387-98488-7.
- Kannan R., Vempala S., Vetta A. On clusterings: Good, bad and spectral // J. ACM. — 2004. — Май (т. 51, вып. 3). — С. 497–515. — doi:10.1145/990308.990313.
- Fan Chung. Spectral Graph Theory. — AMS Publications, 1997. — Т. 92. — С. 212. — (CBMS Lecture Notes). — ISBN 0-8218-0315-8.
- Sinclair A. Algorithms for Random Generation and Counting: A Markov Chain Approach. — Boston-Basel-Berlin: Birkhauser, 1993. — (Progress in Theoretical Computer Science). — ISBN 0-8176-3658-7.
- Levin D., Peres Y., Wilmer E. L. Markov Chains and Mixing Times. — AMS, 2007.