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Camarilla (teoría de grafos)

un grafico con
  • Camarillas de 23 × 1 vértice (los vértices),
  • Camarillas de 42 × 2 vértices (los bordes),
  • Camarillas de 19 × 3 vértices (triángulos azul claro y oscuro), y
  • Camarillas de 2 × 4 vértices (áreas de color azul oscuro).
Los 11 triángulos de color azul claro forman camarillas máximas. Las dos 4 camarillas de color azul oscuro son máximas y máximas, y el número de camarilla del gráfico es 4.

En el área matemática de la teoría de grafos , una camarilla ( / ˈk l k / o / ˈk l ɪ k / ) es un subconjunto de vértices de un gráfico no dirigido tal que cada dos vértices distintos en la camarilla son adyacentes . Es decir, una camarilla de un grafo es un subgrafo inducido de un grafo completo . Las camarillas son uno de los conceptos básicos de la teoría de grafos y se utilizan en muchos otros problemas matemáticos y construcciones sobre gráficos. Las camarillas también se han estudiado en informática : la tarea de encontrar si hay una camarilla de un tamaño determinado en un gráfico (el problema de la camarilla ) es NP-completa , pero a pesar de este resultado de dureza, se han estudiado muchos algoritmos para encontrar camarillas.

Aunque el estudio de subgrafos completos se remonta al menos a la reformulación grafica de la teoría de Ramsey por Erdős & Szekeres (1935), [1] el término camarilla proviene de Luce & Perry (1949), quienes utilizaron subgrafos completos en redes sociales para camarillas modelo de personas; es decir, grupos de personas que se conocen entre sí. Las camarillas tienen muchas otras aplicaciones en las ciencias y particularmente en la bioinformática .

Definiciones

Una camarilla , C , en un gráfico no dirigido G = ( V , E ) es un subconjunto de los vértices , CV , tal que cada dos vértices distintos son adyacentes. Esto es equivalente a la condición de que el subgrafo inducido de G inducido por C sea un gráfico completo . En algunos casos, el término camarilla también puede referirse directamente al subgrafo.

Una camarilla máxima es una camarilla que no se puede ampliar incluyendo un vértice adyacente más, es decir, una camarilla que no existe exclusivamente dentro del conjunto de vértices de una camarilla más grande. Algunos autores definen las camarillas de una manera que requiere que sean máximas y usan otra terminología para subgrafos completos que no son máximos.

Una camarilla máxima de un gráfico, G , es una camarilla, tal que no hay camarilla con más vértices. Además, el número de camarilla ω ( G ) de un gráfico G es el número de vértices en una camarilla máxima en G .

El número de intersección de G es el número más pequeño de camarillas que juntas cubren todos los bordes de G.

El número de cobertura de camarillas de un gráfico G es el número más pequeño de camarillas de G cuya unión cubre el conjunto de vértices V del gráfico.

Una camarilla transversal máxima de un gráfico es un subconjunto de vértices con la propiedad de que cada camarilla máxima del gráfico contiene al menos un vértice en el subconjunto. [2]

Lo opuesto a una camarilla es un conjunto independiente , en el sentido de que cada camarilla corresponde a un conjunto independiente en el gráfico de complemento . El problema de la cobertura de camarillas consiste en encontrar la menor cantidad posible de camarillas que incluyan todos los vértices del gráfico.

Un concepto relacionado es biclique , un subgrafo bipartito completo . La dimensión bipartita de un gráfico es el número mínimo de bicliques necesarias para cubrir todos los bordes del gráfico.

Matemáticas

Los resultados matemáticos relacionados con las camarillas incluyen los siguientes.

Varias clases importantes de gráficos pueden definirse o caracterizarse por sus camarillas:

Además, muchas otras construcciones matemáticas implican camarillas en gráficos. Entre ellos,

Conceptos estrechamente relacionados con los subgrafos completos son las subdivisiones de grafos completos y los grafos menores completos . En particular, el teorema de Kuratowski y el teorema de Wagner caracterizan los grafos planos por subdivisiones bipartitas completas y completas prohibidas y menores, respectivamente.

Ciencias de la Computación

En informática , el problema de la camarilla es el problema computacional de encontrar una camarilla máxima, o todas las camarillas, en un gráfico determinado. Es NP-completo , uno de los 21 problemas NP-completos de Karp . [6] También es intratable con parámetros fijos y difícil de aproximar . Sin embargo, se han desarrollado muchos algoritmos para calcular camarillas, ya sea que se ejecutan en tiempo exponencial (como el algoritmo de Bron-Kerbosch ) o especializados en familias de gráficos como gráficos planos o gráficos perfectos para los cuales el problema se puede resolver en tiempo polinomial .

Aplicaciones

La palabra "camarilla", en su uso en teoría de grafos, surgió del trabajo de Luce y Perry (1949), quienes utilizaron subgrafos completos para modelar camarillas (grupos de personas que se conocen entre sí) en las redes sociales . Festinger (1949) utilizó la misma definición en un artículo utilizando términos menos técnicos. Ambos trabajos tratan de descubrir camarillas en una red social utilizando matrices. Para los esfuerzos continuos por modelar gráficamente las camarillas sociales, véanse, por ejemplo, Alba (1973), Peay (1974) y Doreian y Woodard (1994).

Se han modelado muchos problemas diferentes de la bioinformática utilizando camarillas. Por ejemplo, Ben-Dor, Shamir y Yakhini (1999) modelan el problema de agrupar datos de expresión genética como uno de encontrar el número mínimo de cambios necesarios para transformar un gráfico que describe los datos en un gráfico formado como la unión disjunta de camarillas; Tanay, Sharan y Shamir (2002) analizan un problema de biclustering similar para datos de expresión en el que se requiere que los clusters sean camarillas. Sugihara (1984) utiliza camarillas para modelar nichos ecológicos en las redes alimentarias . Day y Sankoff (1986) describen el problema de inferir árboles evolutivos como el de encontrar camarillas máximas en un gráfico que tiene como vértices características de la especie, donde dos vértices comparten una arista si existe una filogenia perfecta que combina esos dos caracteres. Samudrala y Moult (1998) modelan la predicción de la estructura de las proteínas como un problema de encontrar camarillas en un gráfico cuyos vértices representan posiciones de subunidades de la proteína. Y al buscar camarillas en una red de interacción proteína-proteína , Spirin y Mirny (2003) encontraron grupos de proteínas que interactúan estrechamente entre sí y tienen pocas interacciones con proteínas fuera del grupo. El análisis de gráficos de potencia es un método para simplificar redes biológicas complejas mediante la búsqueda de camarillas y estructuras relacionadas en estas redes.

En ingeniería eléctrica , Prihar (1956) utiliza camarillas para analizar redes de comunicaciones, y Paull y Unger (1959) las utilizan para diseñar circuitos eficientes para calcular funciones booleanas parcialmente especificadas. Las camarillas también se han utilizado en la generación automática de patrones de prueba : una camarilla grande en un gráfico de incompatibilidad de posibles fallas proporciona un límite inferior en el tamaño de un conjunto de prueba. [7] Cong y Smith (1993) describen una aplicación de camarillas para encontrar una partición jerárquica de un circuito electrónico en subunidades más pequeñas.

En química , Rhodes et al. (2003) utilizan camarillas para describir sustancias químicas en una base de datos química que tienen un alto grado de similitud con una estructura objetivo. Kuhl, Crippen y Friesen (1983) utilizan camarillas para modelar las posiciones en las que dos sustancias químicas se unirán entre sí.

Ver también

Notas

  1. El trabajo anterior de Kuratowski (1930), que caracteriza los grafos planos mediante subgrafos bipartitos completos y completos prohibidos , se redactó originalmente en términos topológicos más que teóricos de grafos.
  2. ^ Chang, Kloks y Lee (2001).
  3. Turán (1941).
  4. ^ Graham, Rothschild y Spencer (1990).
  5. ^ Barthélemy, Leclerc y Monjardet (1986), página 200.
  6. ^ Karp (1972).
  7. ^ Hamzaoglu y Patel (1998).

Referencias

enlaces externos