Алгоритм макс. 3 цветов

В этой задаче мне дан граф G = (V,E), цель состоит в том, чтобы найти раскраску вершин графа тремя возможными цветами, которые максимизируют функцию качества.

q(c) = количество ребер, концы которых окрашены по-разному.

Дайте вероятностное приближение 3/2 и покажите, что алгоритм возвращает ошибку (что означает худшее приближение) с вероятностью не более d^-k для каждого натурального числа k и для фиксированного d>= 1.

Теперь я дал следующий алгоритм: я окрашиваю каждую вершину случайным образом, это означает, что ожидаемая вероятность того, что ребро будет иметь разные цветные ребра, составляет 2/3, что делает его приближением 3/2.

Тем не менее, я понятия не имею, как показать, что он возвращает отказ с вероятностью не более d^-k.

Мог бы помочь, спасибо!


person MathAbuser    schedule 23.12.2016    source источник
comment
Как определяется д?   -  person David Eisenstat    schedule 23.12.2016
comment
Он просто определяется как Для фиксированного d›= 1   -  person MathAbuser    schedule 23.12.2016
comment
Как определяется k?   -  person David Eisenstat    schedule 23.12.2016
comment
как некоторое натуральное число   -  person MathAbuser    schedule 23.12.2016
comment
Добро пожаловать в Stack Overflow! Пройдите тур, осмотритесь и прочитайте справочный центр, в частности Как задать хороший вопрос? и О каких темах я могу здесь спросить?. Из этой второй ссылки: Вопросы с просьбой о помощи должны включать в себя резюме работы, которую вы проделали до сих пор, чтобы решить проблему, и описание трудности, с которой вы столкнулись при ее решении.   -  person Timothy Truckle    schedule 24.12.2016
comment
Запустите рандомизированный алгоритм O(k log d) раз и верните наилучшую раскраску.   -  person JeffE    schedule 28.05.2017


Ответы (1)


Вместо того, чтобы пытаться распутать здесь кванторы, я просто замечу, что метод условных ожиданий можно использовать для доказательства правильности следующего детерминистически реализуемого жадного алгоритма.

Пока существует неокрашенная вершина, раскрасьте ее в один из цветов, который меньше всего встречается среди ее соседей.

Идея состоит в том, что каждое ребро с неокрашенной конечной точкой стоит 2/3 в ожидании, независимо от того, какие другие выборы были сделаны, при условии, что мы раскрашиваем остальную часть графа случайным образом. Используя самый разнообразный выбор, мы получаем как минимум столько же детерминированного значения, сколько потеряли в рандомизированном значении.

person David Eisenstat    schedule 23.12.2016