Almost Tight Additive Guarantees for k-Edge-Connectivity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We consider the $\boldsymbol{k}$-edge connected spanning subgraph (k-ECSS) problem, where we are given an undirected graph $G=(V, E)$ with nonnegative edge costs $\left\{c_{e}\right\}_{e \in E}$, and the goal is to find a minimum-cost subgraph H of G that is k edge connected, i.e., there exist at least k edge-disjoint paths between every pair of vertices in H. For even k, we present a polynomial time algorithm that computes a ($k-2$)-edge connected subgraph of cost at most that of the optimal k-edge connected subgraph of G; for odd k, we obtain a $(k-3)$ edge connected subgraph of cost at most the optimum. In fact, the cost of our solution does not exceed the optimal value, $\mathbf{L P}_{\boldsymbol{k} \text {-ECSSLP }}^{\boldsymbol{*}}$ of the natural LP-relaxation for $\boldsymbol{k}$-ECSS. Since k-ECSS is $A P X$-hard for all values of $k \geq 2$, our results are nearly optimal. They also significantly improve upon the recent work of Hershkowitz, Klein, and Zenklusen [1], both in terms of solution quality and the simplicity of algorithm and its analysis. Interestingly, our techniques also yield an alternate guarantee, where we obtain a($k-1$)-edge connected subgraph of cost at most $1.5 \cdot \mathrm{LP}_{\boldsymbol{k}-\mathrm{ECSSLP}}^{*}$; with unit edge costs, the cost guarantee improves to $\left(1+\frac{4}{3 k}\right) \cdot$ LP $_{\boldsymbol{k} \text {-ECSSLP }}^{\boldsymbol{*}}$, which improves upon the state-of-the-art approximation guarantee for unit edge costs [2], albeit with a unit loss in edge connectivity. Our k-ECSS-result also yields results for the k-edge connected spanning multigraph (k-ECSM) problem, where multiple copies of an edge can be selected. For $\boldsymbol{k}$-ECSM, we obtain a $\left(1+\frac{2}{k}\right)$-approximation algorithm for even k, and $\mathbf{a}\left(1+\frac{3}{k}\right)$ approximation algorithm for odd $\boldsymbol{k}$. Finally, our techniques extend to the degree-bounded versions of k-ECSS and k-ECSM, wherein we also impose degree lower- and upper- bounds on the nodes. Our results for k-ECSS and k-ECSM extend to yield the same cost and connectivity guarantees for these degree-bounded versions with an additive violation of (roughly) 2 for the degree bounds. These are the first results for degree-bounded $\{k$-ECSS, k-ECSM $\}$ of the form where the cost of the solution obtained is at most the optimum, and the connectivity constraints are violated by an additive constant. Work done while N. Kumar was a postdoc in the $C \& O$ department at the University of Waterloo. Supported in part by C. Swamy’s NSERC Discovery grant.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle