Propiedades de los gráficos dirigidos al azar con grado de salida fijo


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Estoy interesado en las propiedades de los gráficos dirigidos al azar con un grado externo fijod . Me estoy imaginando un modelo de gráfico aleatorio donde cada vértice elige d vecinos (digamos, con reemplazo) uar

Pregunta : ¿Se sabe algo sobre la distribución estacionaria y los tiempos de mezcla de caminatas aleatorias en estos gráficos aleatorios (para varios valores de )? d

Estoy particularmente interesado en el caso donde , que corresponde a un modelo de autómatas aleatorios sobre un alfabeto booleano. (Sí, me doy cuenta de que estos gráficos a menudo no están conectados, pero ¿qué sucede en un componente dado?) Estoy satisfecho con los resultados parciales y los resultados sobre otras propiedades de estos gráficos.d=2

Parece que la mayor parte de la literatura sobre gráficos aleatorios se centra en el modelo Erdős-Rényi, que tiene propiedades muy diferentes al modelo en el que estoy pensando.


Puedo ofrecer esto: si busca en la frase "coeficiente de agrupamiento", puede encontrar más literatura relacionada. Decidí que estaba interesado en otras cosas, así que no recuerdo detalles.
— Aaron Sterling el

debe buscar modelos de gráficos web (comience con el documento de Aiello / Chung ( projecteuclid.org/… ) y continúe). Es posible que encuentre modelos interesantes de gráficos web. Mire también el trabajo reciente de Christos Faloutsos
— Suresh Venkat

gracias por el puntero - He visto el trabajo de Chung y este artículo - aunque consideran modelos interesantes, desafortunadamente no consideran el mío ...
— Lev Reyzin

Sugieres que el proceso ocurra con el reemplazo. ¿Significa esto que permite multidigraphs (con posiblemente múltiples arcos de s a t)?
— András Salamon

Así es: en la caminata aleatoria, tomas cada borde de manera equiparable, y con múltiples arcos, aumentas la probabilidad de una transición dada (y también permitimos bucles automáticos). Sin embargo, si desea responder la pregunta para elegir bordes sin reemplazo, también está bien.
— Lev Reyzin

Respuestas:


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En el caso no dirigido, los gráficos aleatorios regulares son expansores con alta probabilidad (no para , pero creo que suficiente), lo que implica que el tiempo de mezcla de caminatas aleatorias es . No recuerdo lo suficiente sobre estas pruebas para saber si todo pasa en el caso dirigido (ciertamente algunas propiedades son diferentes: la distribución uniforme ya no es estacionaria), pero puede valer la pena analizarla. Buenas referencias para los gráficos de expansión son Expander Gráficos y sus aplicaciones por Hoory, Linial, y Wigderson y pseudoaleatoriedad por Vadhan.rere=2re≥3O(Iniciar sesión⁡norte)


Gracias, esta es una buena referencia. Había visto este trabajo antes pero lo olvidé. Ciertamente vale la pena pasar por su prueba.
— Lev Reyzin

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¿Conoces el siguiente trabajo (y referencias allí)? (También está disponible en arXiv).

Bohman, T. y Frieze, A. (2009), Hamilton realiza ciclos de 3 salidas. Estructuras aleatorias y algoritmos, 35: 393–417. doi: 10.1002 / rsa.20272


gracias, es un resultado interesante, pero tener un ciclo hamiltoniano está lejos del tipo de propiedad en la que estoy pensando.
— Lev Reyzin

Hm, tal vez estaba tomando "Estoy contento con resultados parciales y resultados sobre otras propiedades de estos gráficos" demasiado literalmente. Para mí, parece que el modelo k-out está muy cerca del modelo que le interesa e investigar resultados anteriores sobre k-out sería fructífero, especialmente teniendo en cuenta que tanto Hamiltonicity como la mezcla rápida pueden considerarse formas fortalecidas de conectividad en Modelos de gráficos aleatorios.
— RJK

tiene razón: de hecho, es el resultado de una propiedad de estos gráficos, y posiblemente una útil. No puedo darle la respuesta aceptada, pero sin duda un
— voto a favor

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