概述
文章目录
- 我加的概念
- 积和式模2和行列式
- 积和式模2^k
- Permanent:偶图(二部图)的带权完美匹配数目
- 行列式:带符号的图覆盖于带符号的偶图完美匹配
- Pfaffian:带符号的完美匹配
- 反对称矩阵的Pfaffian
- 一般图的pfaffian$le_T$平面图的完美匹配
- 匹配门
- 用平面图模拟一般图
- 匹配门等式
- 用封闭性证明
- Juxtaposition
- jumper
我加的概念
- 匹配:边集,任两边无公共vertex。
- 最大:含边数最多的匹配。
- 完美:若一个图的某匹配,所有点都是匹配点。
- 完美定是最大,并非每个图都有完美。
积和式模2和行列式
- D e s ( A ) = ∣ A ∣ = ∑ π ∈ S n ( − 1 ) ϵ ( π ) ∏ j = 1 n A j , π ( j ) Des(A)=|A|=sum_{piin S_n}(-1)^{epsilon(pi)}prod_{j=1}^{n}A_{j,pi(j)} Des(A)=∣A∣=π∈Sn∑(−1)ϵ(π)j=1∏nAj,π(j)
- poly可计算
- P e r m a n e n t ( A ) = ∣ A ∣ = ∑ π ∈ S n ∏ j = 1 n A j , π ( j ) Permanent(A)=|A|=sum_{piin S_n}prod_{j=1}^{n}A_{j,pi(j)} Permanent(A)=∣A∣=π∈Sn∑j=1∏nAj,π(j)
- 同奇偶
积和式模2^k
Permanent:偶图(二部图)的带权完美匹配数目
- P e r m a n e n t ( A ) = ∣ A ∣ = ∑ π ∈ S n ∏ j = 1 n A j , π ( j ) Permanent(A)=|A|=sum_{piin S_n}prod_{j=1}^{n}A_{j,pi(j)} Permanent(A)=∣A∣=π∈Sn∑j=1∏nAj,π(j)
- n n n个点的有向图, 2 n 2n 2n个点的偶图
- 有向中,有向边的权重
W
(
j
,
k
)
=
A
j
,
k
W(j,k)=A_{j,k}
W(j,k)=Aj,k
- Permanent(A)是有向图的什么呢?Cyclecover呀!
- 置换可以分解为轮换的乘积,轮换就对应一个圈啊。
- 无向偶中,边
W
(
j
,
k
′
)
=
A
j
,
k
W(j,k')=A_{j,k}
W(j,k′)=Aj,k
- Permanent(A)是无向偶图的什么呢?
- 对应这个矩阵 ( O A A ′ O ) left(begin{array}{cc} O&A\ A'&O end{array}right) (OA′AO)完美匹配哦
行列式:带符号的图覆盖于带符号的偶图完美匹配
- π = ( 1 ) ( 23 ) ( 456 ) = ( 123456 1 ′ 3 ′ 2 ′ 5 ′ 6 ′ 4 ′ ) pi=(1)(23)(456)=left( begin{array}{cc} 123456\ 1'3'2'5'6'4'\ end{array} right) π=(1)(23)(456)=(1234561′3′2′5′6′4′)
- 圈覆盖怎么看符号?
- 偶图完美匹配怎么看符号?
Pfaffian:带符号的完美匹配
- G G G是边权重的, 2 n 2n 2n点的无向图
- P f a f f i a n ( G ) = ∑ M 是 G 的 完 配 ( − 1 ) M 交 叉 数 ( M 权 重 ) Pfaffian(G)=sum_{M是G的完配}(-1)^{M交叉数}(M权重) Pfaffian(G)=M是G的完配∑(−1)M交叉数(M权重)
- 交换匹配中两个边的匹配对象,交叉数目变1。
- 还有一个规则,太简单了,就是将7个9交换,然后奇偶性不变,这谁看不出来?
反对称矩阵的Pfaffian
- M j , k = − M k , j M_{j,k}=-M_{k,j} Mj,k=−Mk,j
- 奇数大小的反对称矩阵的 P f a f f i a n = 0 Pfaffian=0 Pfaffian=0
- 如果是偶数
2
n
2n
2n
- Pfaffian有类似高斯消元算法
- P f ( A ) 2 = D e t ( A ) Pf(A)^2=Det(A) Pf(A)2=Det(A)
一般图的pfaffian ≤ T le_T ≤T平面图的完美匹配
- 下面这个图的完美匹配是3,带符号的话应该是1+1-1=1,这就是pfaffian,如何将这个归约到平面图的不带符号的完美匹配呢?
- 需要模拟交叉。
- 我们只需要保证插入的 C C C函数在4个地方上有数值,其他为零就ok,想想为什么?
- 注意4个值里面需要有-1去模拟交叉
- 具体是啥见下一页哦
匹配门
-
完美匹配就是 [ 0 , 1 , 0 , . . . 0 ] [0,1,0,...0] [0,1,0,...0]构成的张量网络
-
权重 w w w的边,是在边的中点加上 [ 1 , 0 , w ] [1,0,w] [1,0,w]
-
不信你可以算一下,过程如下。
-
实际已经归约了完成了。
用平面图模拟一般图
- 第四点实际上是实现不了的,
匹配门等式
- 一个 # p l a n a r P M #planarPM #planarPM生成的张量网络一定满足下面函数
- e p j 是 单 位 向 量 , e_{p_j}是单位向量, epj是单位向量,只在 p j p_j pj位置是1
用封闭性证明
- 第一个是说如果 P P P和 Q Q Q是满足等式,那么俩乘积也是的
Juxtaposition
- 如果 P P P满足, Q Q Q满足,那么俩个乘积记为 F F F
-
I
(
F
,
α
,
β
)
I(F,alpha,beta)
I(F,α,β)表示作用在哪个函数啊
- 那么
I
(
P
,
α
,
β
)
=
0
I(P,alpha,beta)=0
I(P,α,β)=0,
I
(
Q
,
α
′
,
β
′
)
=
0
I(Q,alpha',beta')=0
I(Q,α′,β′)=0
- 那么
I
(
P
,
α
,
β
)
=
0
I(P,alpha,beta)=0
I(P,α,β)=0,
I
(
Q
,
α
′
,
β
′
)
=
0
I(Q,alpha',beta')=0
I(Q,α′,β′)=0
- 结合上面的图,你就知道了为什么 I ( F , α α ′ , β β ′ ) I(F,alphaalpha',betabeta') I(F,αα′,ββ′)等于什么了
jumper
最后
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