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顶点扩张与重加权特征值的 Cheeger 不等式

数据结构与算法 2022-09-20 v4 离散数学 组合数学 概率论

摘要

经典的 Cheeger 不等式将图的边电导 ϕ\phi 与拉普拉斯矩阵的第二小特征值 λ2\lambda_2 联系起来。最近,Olesker-Taylor 和 Zanetti 发现了一种 Cheeger 型不等式 ψ2/logVλ2ψ\psi^2 / \log |V| \lesssim \lambda_2^* \lesssim \psi,将图 G=(V,E)G=(V,E) 的顶点扩张 ψ\psi 与拉普拉斯矩阵的最大重加权第二小特征值 λ2\lambda_2^* 联系起来。在本工作中,我们首先将其结果改进为 ψ2/logdλ2ψ\psi^2 / \log d \lesssim \lambda_2^* \lesssim \psi,其中 ddGG 中的最大度,该结果在小集扩张猜想下是最优的。此外,改进后的结果对加权顶点扩张也成立,回答了 Olesker-Taylor 和 Zanetti 的一个开放问题。基于这一联系,我们随后发展了顶点扩张的新谱理论。我们发现,若干联系边电导与特征值的 Cheeger 不等式的有趣推广,在联系顶点扩张与重加权特征值方面具有紧密的对应。这些包括 Trevisan 关于二部性结果的对应、高阶 Cheeger 不等式的对应,以及改进 Cheeger 不等式的对应。最后,受此联系启发,我们对 Mihail 和 Vazirani 的 0/10/1-多面体边扩张猜想给出反证性证据。我们构造了顶点扩张极差的 0/10/1-多面体。这意味着在这些 0/10/1-多面体的顶点上达到均匀分布的最快混合时间几乎与图大小成线性。这并未给出该猜想的反例,但与已知肯定结果形成对比,后者证明了在 0/10/1-多面体的子类顶点上达到均匀分布的多项式对数混合时间。

关键词

引用

@article{arxiv.2203.06168,
  title  = {Cheeger Inequalities for Vertex Expansion and Reweighted Eigenvalues},
  author = {Tsz Chiu Kwok and Lap Chi Lau and Kam Chuen Tung},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2203.06168},
  year   = {2022}
}

备注

65 pages, 1 figure. Minor changes