First and Second Order Signatures of Extreme Uniform Hypergraphs and Their Relationship with Vectors of the Vertex Degrees

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The adjacency matrices of extremal 3-uniform hypergraphs occupy a significant amount of computer memory. The solution of two problems is considered: to propose an efficient way of representing and storing such matrices and to find fast algorithms that allow us to operate just with vectors of the vertex degrees and signatures (characteristics of adjacency matrices), without using adjacency matrices in memory. As part of the first task, a second-order signature that uniquely defines an extremal 3-uniform hypergraph without using its adjacency matrix is described. A mechanism for compressing the second-order signature is also proposed, which contributes to greater storage efficiency. For the second problem, a number of algorithms are presented to describe the relationship between the vector of the vertex degrees and signatures of both the first and second orders. In addition, it is shown that an arbitrary second-order signature constructed under a number of constraints always has an extremal 3-uniform hypergraph corresponding to it.

Авторлар туралы

T. Goltsova

Kosygin Russian State University (Technologies, Design, Art), Moscow, Russia

Email: MokryakovAlVik@gmail.com
Россия, Москва

E. Egorova

Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russia; Federal Research Center “Computer Science and Control,” Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia

Email: MokryakovAlVik@gmail.com
Россия, Москва; Россия, Москва

V. Leonov

Federal Research Center “Computer Science and Control,” Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia

Email: MokryakovAlVik@gmail.com
Россия, Москва

A. Mokryakov

Kosygin Russian State University (Technologies, Design, Art), Moscow, Russia; Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russia

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: MokryakovAlVik@gmail.com
Россия, Москва; Россия, Москва

Әдебиет тізімі

  1. Зыков А.А. Гиперграфы // УМН. 1974. Т. XXIX. № 6 (180). С. 89–154.
  2. Попков В.К. О моделировании городских транспортных систем гиперсетями // АиТ. 2011. № 6. С. 179–189.
  3. Миков А.И., Миков А.А. Свойства геометрических гиперграфов беспроводных компьютерных сетей // Информатизация и связь. 2020. № 4. С. 60–66. https://doi.org/10.34219/2078-8320-2020-11-4-60-66
  4. Александров П.С. Комбинаторная топология. М.: Гостехтеориздат, 1947. 660 с.
  5. Бобу А.В., Куприянов А.Э., Райгородский А.М. О числе ребер однородного гиперграфа с диапазоном разрешенных пересечением // Проблемы передачи информации. 2017. Т. 53. № 4. С. 16–42.
  6. Балобанов А.Е., Шабанов Д.А. О числе независимых множеств в простых гиперграфах // Математические заметки. 2018. Т. 103. № 1. С. 38–48. https://doi.org/10.4213/mzm11508
  7. Денисов И.О., Шабанов Д.А. О концентрации значений чисел независимости случайных гиперграфов // Дискретная математика. 2021. Т. 33. № 4. С. 32–46. https://doi.org/10.4213/dm1676
  8. Захаров П.А., Шабанов Д.А. О максимальном разрезе в случайном гиперграфе // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. 2021. Т. 501. № 1. С. 26–30. https://doi.org/10.31857/S2686954321060187
  9. Райгородский А.М., Черкашин Д.Д. Экстремальные задачи в раскрасках гиперграфов // УМН. 2020. Т. 75. № 1 (451). С. 95–154. https://doi.org/10.4213/rm9905
  10. Бондаренко В.А., Николаев А.В. Об одном классе гиперграфов и о вершинах релаксаций разрезного многогранника // ДАН. 2012. Т. 442. № 3. С. 300–302.
  11. Егорова Е.К., Мокряков А.В., Суворова А.А., Цурков В.И. Алгоритм передачи многомерных данных с использованием экстремальных однородных гиперграфов // Изв. РАН. ТиСУ. 2021. № 1. С. 73–78.
  12. Каменев А.Р., Ирбитский И.С., Пашковская Е.А. Методы подбора ключа для алгоритмов шифрования на графах // Сб. тез. работ ММНК XLVIII Гагаринские чтения – 2022. М.: Перо, 2022. С. 252.
  13. Лежинский М.В. Концепция топологически-ориентированных хэш-функций // Сб. тез. работ ММНК XLVIII Гагаринские чтения – 2022. М.: Перо, 2022. С. 252.
  14. Mironov A.A. Minimax under Transportation Constraints. Dordrecht: Kluwer Acad. Publ., 1999. 309 p.
  15. Миронов А.А. Равномерные обобщенные графы // ДАН. 1996. Т. 351. № 4. С. 465–468.
  16. Мокрозуб В.Г., Немтинов В.А., Мордвин А.С., Илясов А.А. Применение -ориентированных гиперграфов и реляционных баз данных для структурного и параметрического синтеза технических систем // Прикл. информатика. 2010. № 4 (28). С. 115–122.
  17. Суворова А.А., Берецкий И.С. Алгоритм потокового шифрования на экстремальных k-однородных гиперграфах // Сб. тез. работ ММНК Гагаринские чтения – 2020. М.: МАИ, 2020. С. 510–511.
  18. Корельяно Л.Н., Разборов А.А. Семантические пределы плотных комбинаторных объектов // УМН. 2020. Т. 75. № 4(454). С. 45–152.https://doi.org/10.4213/rm9956
  19. Prüfer H. Neuer Beweis eines Satzes Гjber Permutationen // Arch. Math. Phys. 1918. V. 27. P. 742–744.
  20. Кузьмин О.В., Чернигова А.Г. Автоматизация комбинаторного кодирования и декодирования корневых деревьев // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2015. № 1 (45). С. 84–88.
  21. Мокряков А.В. Представление гиперграфов в качестве алгебраической структуры // Изв. РАН. ТиСУ. 2011. № 5. С. 53–59.
  22. Погребной В.К., Погребной А.В. Исследование полиномиальности метода вычисления интегрального описателя структуры графа // Изв. Томск. политехн. ун-та. 2013. Т. 323. № 5. С. 146–151.
  23. Гольцова Т.Ю., Егорова Е.К., Мокряков А.В., Цурков В.И. Сигнатуры экстремальных 2-однородных гиперграфов // Изв. РАН. ТиСУ. 2021. Т. 6. № 6. С. 52–60.
  24. Мокряков А.В., Цурков В.И. Восстановление 2-комплексов по целочисленному неотрицательному вектору // АиТ. 2011. № 12. С. 130–143.
  25. Миронов А.А. Геометрия точек пространства , реализуемых в граф // УМН. 1977. Т. XXXII. № 6 (198). С. 232–233.
  26. Костяной Д.С., Мокряков А.В., Цурков В.И. Алгоритмы восстановления гиперграфов по заданному вектору степеней вершин // Изв. РАН. ТиСУ. 2014. № 4. С. 43–48.

Қосымша файлдар


© Т.Ю. Гольцова, Е.К. Егорова, В.Ю. Леонов, А.В. Мокряков, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».