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图的似然性


简单图的似然性定义为从集合 S_1={(K_11)} 开始。然后迭代以下过程以产生阶数为 G_n 的图的集合 n。在步骤 n 中,从集合 k 中随机选择一个整数 {0,1,...,n-1}。现在随机选择 S_(n-1) 中的一个图(保持其在步骤 n-1 中构建的概率),并从中添加一个新的顶点,该顶点连接到其现有顶点的 k 个随机选择的所有顶点。现在合并此过程产生的任何同构图,方法是将其概率相加。则 Gn 个顶点上的图的似然性定义为 G 出现在 S_n 中的概率。

GraphLikelihood

此过程的第 n 次迭代产生 n 个节点上的每个可能的图。上面说明了 n=1 到 4 个节点的图的结果。E. Weisstein(2013 年 12 月 23 日)已经计算了最多 10 个节点的所有简单图的似然性。

L(G^_)=L(G),其中 G^_图的补图 GK_nK^__n 因此是同等可能的。

由于这些值是概率,因此所有 n 节点图的似然性之和为 1,并且单个似然性满足

 0<L(G)<=1,
(1)

其中 L(G)=1 仅对 G=K_1 成立。L(G) 也满足更强的不等式

 1/(|Aut(G)|product_(i=1)^(n)(i-1; |_(n-1)/2_|))<=L(G)<=1/(|Aut(G)|),
(2)

其中 |Aut(G)|图的自同构群 的阶数 G (Banerji et al. 2014)。

下表总结了许多特殊类别的成员的似然性。

OEIS
Andrásfai 图A000000/A000000
反棱柱图A000000/A00000013/21600, 1909/2540160000, ...
哑铃图A000000/A00000097/129600, 79/282240000, ...
鸡尾酒会图 K_(n×2)A000000/A0000001/2, 1/36, 13/21600, 11/1587600, ...
完全图 K_nA000000/A0000001, 1/2, 1/6, 1/24, 1/120, 1/720, ...
冠图A000000/A00000029/64800, 11/40642560, ...
循环图 C_nA000000/A0000001/2, 1/270, 1909/2540160000, ...
空图 K^__nA000000/A0000001, 1/2, 1/6, 1/24, 1/120, 1/720, ...
超立方体图 Q_nA000000/A0000001, 1/2, 1/36, 11/40642560, ...
梯形图A000000/A0000001/2, 1/36, 61/43200, 20299/2540160000, ...
梯子横档图A000000/A0000001/2, 1/36, 13/21600, 11/1587600, ...
莫比乌斯梯子 M_nA000000/A00000023/259200, 1909/2540160000, ...
路径图 P_2A000000/A0000001, 1/2, 1/3, 1/9, 29/1080, 2/405, 2509/3402000, 1889/20412000, ...
棱柱图 Y_nA000000/A00000029/64800, 11/40642560, ...
星图 S_nA000000/A0000001, 1/2, 1/3, 5/72, 17/1440, 77/43200, 437/1814400
太阳图A000000/A00000059/25920, 101/9072000, ...
三角图A000000/A0000001, 1/6, 13/21600, ...
轮图 W_nA000000/A0000001/24, 13/720, 203/129600, 2393/18144000, ...

具有已知闭式值的类别包括

L(K_n)=1/(n!)
(3)
L(K^__n)=1/(n!)
(4)
L(S_n)={1/2 for n=2; n/((n!)^2)sum_(k=0)^(n-1)k! otherwise
(5)
=((-1)^nn!!(-n-1))/(n!)-(n!(-1))/((n!)^2)
(6)
L(nP_2)=1/((2n)!)sum_(2<=i_1<i_2<...<i_n<=2n)product_(j=1)^(n)(i_j-(2j-1))/(i_j-1),
(7)

其中 K_n 是一个 完全图K^__n 是一个 空图S_n 是一个 星图nP_2 是一个 梯子横档图n! 是一个 阶乘,并且 !n 是一个 次阶乘。此外,循环图L(C_n)路径图L(P_(n-1)) 之间存在关系,由下式给出

 L(P_(n-1))=n(n-1; 2)L(C_n)
(8)

(Banerji et al. 2014)。

一般来说,具有 n 个顶点和 s 个孤立边的图的似然性为

L(G_s)=1/(n!)sum_(2<=i_1<i_2<...<i_s<=n)product_(j=1)^(s)(i_j+1-2j)/(i_j-1)
(9)
=1/(n!)sum_(i_1=2)^(n-2+1)sum_(i_2=i_1+1)^(n-s-2)sum_(i_3=i_2+1)^(n-s+3)...sum_(i_s=i_(s-1)+1)^(n)(i_2-3)/(i_2-1)(i_3-5)/(i_3-1)...(i_s-(2s-1))/(i_s-1),
(10)

给出特殊情况

L(G_1)=(n-1)/(n!)
(11)
L(G_2)=((n-1)(n-6)+4H_(n-1))/(2n!),
(12)

其中 H_n 是一个 调和数

GraphLikelihoods

上面绘制了 L(G) 对于 n 节点图的值。

对于 n<=10 的所有值,除了 n=1、3 和 5(对于它们,最小值分别出现在 K_1K_3C_5 时),L(G) 的最小值出现在 完全二部图 K_(|_n/2_|,[n/2]) 及其 图的补图。对于 L(G_n)n=1, 2, ... 的最小值分别为 1, 1/2, 1/6, 1/36, 1/270, 23/259200, 319/54432000, 319/15240960000, ... (OEIS A234234A234235)。

最大值 L(G) 作为 n 的函数的情况不太清楚,对于 n=1, 2, ...,最大值出现在 K_1P_2P_3爪形图镖形图、... 及其补图。相应的最大值是 1, 1/2, 1/3, 13/72, 307/4320, 1927/86400, 39211/6804000, 27797639/22861440000, ... (OEIS A234236A234237)。


另请参阅

似然性

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参考文献

Banerji, C. R. S.; Mansour, T.; 和 Severini, S. "图的似然性概念和无限猴子定理。" J. Phys. A: Math. Theor. 47, 035101 (8 页), 2014.Sloane, N. J. A. 序列 A000088/M1253 A234234, A234235, A234236, 和 A234237 在 "整数序列在线百科全书" 中。

请引用本文为

Weisstein, Eric W. "图的似然性。" 来自 MathWorld--Wolfram Web 资源。 https://mathworld.net.cn/GraphLikelihood.html