“$(E,\mathcal I)$ 是拟阵。”
形式陈述
有限拟阵是二元组
其中
;- 若
且 ,则 ; - 若
且 ,则存在 ,使 。
第二条称为遗传性:从独立集删除元素不会制造依赖。第三条称为交换或增广公理:较小的独立集总能从较大的独立集中吸收至少一个元素,并继续保持独立。
极大独立集称为基。交换公理保证同一拟阵的所有基大小相同,这个共同大小就是拟阵的秩。对任意
直觉
拟阵保留“独立性”中最适合交换和贪心的部分。向量是否线性无关依赖具体系数,图中的边是否成环依赖具体连接方式;拟阵把这些细节暂时忘掉,只记录哪些子集可以同时选择。
遗传性保证选择可以安全撤回。交换公理则保证不同选择路径不会把人困在大小不同的极大解中:若一个独立集比另一个小,总能从后者借来一个元素继续扩张。正是这条性质,使按权重从大到小选择元素的贪心算法能够修正局部选择,并到达全局最优基。
所有基等势是交换公理的直接后果,而不是额外假设。若
例子与边界
给定图
给定矩阵,把列向量的线性无关子集视为独立集,得到向量拟阵。不同矩阵甚至不同域上的表示可能产生同一个拟阵,因为拟阵只记住依赖模式,不保留具体系数。能由某个域上的向量组表示的拟阵称为可表示拟阵,但并非所有拟阵都可表示。
对整数
向下封闭本身还不够。设
这个集合族满足遗传性,但
本页采用有限拟阵。无限底集上,简单地把基数不等式写进增广公理不足以保证所需结构,通常还要加入适合无限链的极大性公理。拟阵独立也与概率独立无关;二者共享词语,却描述完全不同的关系。
推论与应用
拟阵贪心定理给出一条精确刻画:一个有限独立系统对所有实权重都能由“按权重递减扫描、能加就加、一直扩张到极大”的算法找到最大权基,当且仅当它是拟阵。这里的目标是基;即使剩余权重为负,也可能必须加入元素才能成为基。若改为在所有独立集中求最大权,则应跳过负权元素。例如单元素拟阵中唯一元素权重为
拟阵的秩函数满足单调性与子模性:
这一性质把维数的递减边际收益推广到组合系统,并连接子模函数优化。闭包描述加入哪些元素不会增加秩,回路则压缩最小依赖;二者分别提供几何与局部证书视角。
拟阵对偶把基取补集,交换图论中的环与割。图拟阵的对偶在平面图中对应对偶图的图拟阵,这使生成树、割空间与回路空间处在同一框架中。
两个拟阵约束下的最大共同独立集由拟阵交定理控制,并可通过交换图增广算法求解。共同独立集族通常不再是拟阵,所以不能直接重复使用单拟阵贪心。
在算法模型中,拟阵常通过独立性 oracle 给出。贪心只需询问“加入当前元素后是否仍独立”,不必知道独立性的内部来源;更复杂的拟阵交、次模最大化和在线选择问题则需要额外的交换结构与查询复杂度分析。
秩、贪心与对偶三页共用同一个有理数域四列配置
参考资料
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Michel Goemans, Lecture Notes on Matroid Optimization, MIT 18.433, 2011,§4.2:贪心、固定基数最优解与负权元素的处理。
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James Oxley, Matroid Theory, 2nd ed., Oxford University Press, 2011, Chapters 1–2.
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J. H. van Lint and R. M. Wilson, A Course in Combinatorics, 2nd ed., Cambridge University Press, 2001, Chapter 13.
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Alexander Schrijver, Combinatorial Optimization, Springer, 2003, Chapters 39–42.