形式陈述
设 是顶点集非空的有限简单图,边表示输入可能混淆。给每个顶点一个实单位向量 ,要求不同且不相邻的顶点满足 ;再选单位向量 ,称为柄向量。定义
若某个内积为零,相应倒数取无穷。允许在足够高的有限维实空间取表示。Lovász 定理给出
这里 是强图积定义的消息增长因子公理库Shannon 零错误容量与强图积Shannon capacity of a graph由无记忆支持推导强图积,证明独立数的超乘性及容量极限,并用五个二字码展示联合编码收益。,不是其对数。[1]
theta 还有一个可直接用半正定矩阵公理库正定与半正定矩阵Positive definite matrix · Positive semidefinite matrix · PSD matrix由二次能量严格为正或非负定义的实对称与复 Hermitian 矩阵。表达的等价形式。令 为全一矩阵、:
若注意两个公式的零位置相反:式 (1) 的向量在非边上正交,式 (3) 的矩阵在边上为零。把其中一个补图方向抄反,会算出另一个参数。
直觉
一组互不混淆的码字在向量表示里两两正交。单位柄向量总共只有长度平方1,不能在太多相互正交方向上都保留很大的投影。
如果每个顶点方向都与柄至少有 的投影,那么每个独立码字至少消耗 的投影平方预算,独立集大小就不超过 。张量积把这份几何证书带到任意块长,因而不是只约束一次码。
例子与边界
先把一次上界推广到所有块长
设某份表示满足 。对独立集 ,其向量正交,由 Bessel 不等式
所以 。对长度 的顶点串,用张量积公理库张量积Tensor product把双线性映射统一因子化为线性映射,并可在交换环上的模中以平衡关系构造的张量积。向量 和柄 。强积中不相邻的两串至少有一坐标为不同非邻点,所以张量内积含有一个零因子;表示仍合法。
柄投影平方为各坐标投影平方的乘积,至少 ,故 。取 次方根及最小的 ,就得到容量上界。
五边形的三维证书
令 ,对 取
每个向量长度为1。五边形的非边对应下标差 ,而
最后一步用 。柄投影平方恒为 ,因此 。结合两字五消息码 ,得到
一个可核验的SDP下界
令 为五边形补图的邻接矩阵,取
它在原图的边上为零,迹为1。补图仍是五边形,邻接特征值为 、(二重)、(二重)。代入可见 的特征值全部非负,故它是可行解;每行有两个相同非零非对角项,目标值为 。
这里几何表示给上界,SDP 可行矩阵给下界,两张证书方向不同,最终数值一致。对完全图 ,式 (3) 只能保留对角线,目标为1;无边图可取 ,目标为 ,也与式 (1) 一致。
推论与应用
两个定义如何通过原对偶接上
式 (3) 是实对称矩阵空间中、采用迹内积的半正定锥规划公理库锥规划的对偶与证书Conic programming certificates · Conic duality用对偶锥统一最优性与不可行性证书,并以二阶半正定规划区分零间隙、最优值可达和弱不可行。。其对偶可写成:最小化 ,找 ,使 ,且在不同非邻点上 。记 。原问题有满足全部等式的严格可行点 ,其迹为一的半正定可行集又是紧的,目标因而取得有限最大值。采用最大化形式的 Slater 强对偶后,对偶也取得同一最优值。
从式 (1) 的表示出发,令 ,则 且 。矩阵 半正定;非边上 ,对角线 。给对角线补上非负差值,便得到对偶可行 。
反过来,写对偶矩阵 为向量 的 Gram 矩阵,取与它们正交的单位向量 ,令 。对角线保证 为单位向量,非边上的 保证正交,并且 。这说明原对偶数值正是式 (1) 的几何量。
强积的乘法性
张量正交表示已经给出 。反向使用式 (3):若 分别可行,则 半正定、迹为1。强积的一条边至少有一坐标是原图中的真边,对应因子元素为零,所以张量矩阵在强积边上为零。其目标值为两个目标值的乘积,得到反向不等式。
theta 因而把所有块长的组合问题压到一个有限维半正定证书。但它不保证每张图的容量都等于 theta,也不保证数值求解器的近似最优值已经是严格上界。需要认证的容量上界时,应保留显式正交表示或带误差余量的对偶半正定证书。
参考资料