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非负矩阵的边扩张与谱隙

组合数学 2019-09-30 v1 离散数学

摘要

经典的图论 Cheeger 不等式指出,若 MMn×nn\times n 对称双随机矩阵,则 1λ2(M)2ϕ(M)2(1λ2(M)) \frac{1-\lambda_{2}(M)}{2}\leq\phi(M)\leq\sqrt{2\cdot(1-\lambda_{2}(M))} 其中 ϕ(M)=minS[n],Sn/2(1SiS,j∉SMi,j)\phi(M)=\min_{S\subseteq[n],|S|\leq n/2}\left(\frac{1}{|S|}\sum_{i\in S,j\not\in S}M_{i,j}\right)MM 的边扩张,λ2(M)\lambda_{2}(M)MM 的第二大特征值。我们研究任意双随机矩阵 AA(不一定对称)的 ϕ(A)\phi(A) 与谱隙 1Reλ2(A)1-\text{Re}\lambda_{2}(A) 之间的关系,其中 λ2(A)\lambda_{2}(A) 是具有最大实部的非平凡特征值。Fiedler 证明了 ϕ(A)\phi(A) 的上界不受影响,即 ϕ(A)2(1Reλ2(A))\phi(A)\leq\sqrt{2\cdot(1-\text{Re}\lambda_{2}(A))}。关于 ϕ(A)\phi(A) 的下界,已有构造满足 ϕ(A)Θ(1Reλ2(A)logn), \phi(A)\in\Theta\left(\frac{1-\text{Re}\lambda_{2}(A)}{\log n}\right), 表明至少需要对 nn 的温和依赖才能给出 ϕ(A)\phi(A) 的下界。在我们的第一个结果中,我们给出了指数级更优的 n×nn\times n 双随机矩阵 AnA_{n} 构造,使得 ϕ(An)1Reλ2(An)n.\phi(A_{n})\leq\frac{1-\text{Re}\lambda_{2}(A_{n})}{\sqrt{n}}. 事实上,我们的矩阵所有非平凡特征值均为 00,尽管这些矩阵具有高度非扩张性。我们进一步通过证明对任意双随机矩阵 AAϕ(A)1Reλ2(A)35n.\phi(A)\geq\frac{1-\text{Re}\lambda_{2}(A)}{35\cdot n}. 表明该界处于正确范围(直至 nn 的指数)。我们的第二个结果将这些界推广到一般非负矩阵 RR,获得了 Perron-Frobenius 定理的双侧定量改进,其中边扩张 ϕ(R)\phi(R)(恰当定义)作为 RR 不可约性的定量度量,控制着 Perron-Frobenius 特征值与任意其他特征值的最大实部之间的差距。

关键词

引用

@article{arxiv.1909.12497,
  title  = {Edge Expansion and Spectral Gap of Nonnegative Matrices},
  author = {Jenish C. Mehta and Leonard J. Schulman},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1909.12497},
  year   = {2019}
}