Czy ktoś zna przeciwny przykład algorytmu grafowego izomorfizmu Dharwadkera-Teveta?


10

Na stronie http://www.dharwadker.org/tevet/isomorphism/ znajduje się prezentacja algorytmu do określania, czy dwa wykresy są izomorficzne. Biorąc pod uwagę wiele „powiedzmy” interesujących twierdzeń A Dharwadkera, nie jestem skłonny w to uwierzyć.

W trakcie mojego dochodzenia stwierdziłem, że algorytm z pewnością da poprawną odpowiedź i powiem, że dwa wykresy nie są izomorficzne, chociaż w rzeczywistości są prawidłowe. Nie jest jednak jasne, czy algorytm konsekwentnie powie ci, czy dwa wykresy są w rzeczywistości izomorficzne. „Dowód” ich wyniku pozostawia coś do życzenia.

Nie znam jednak kontrprzykładu. Zanim zacznę pisać oprogramowanie do testowania algorytmu, pomyślałem, że zobaczę, czy ktoś już wie o kontrprzykładzie.

Ktoś poprosił o streszczenie algorytmu. Zrobię, co mogę tutaj, ale aby naprawdę to zrozumieć, powinieneś odwiedzić http://www.dharwadker.org/tevet/isomorphism/ .

Algorytm składa się z dwóch faz: fazy „podpisu” i fazy sortowania. Pierwsza faza „podpisu” (jest to mój termin określający ich proces; nazywają to generowaniem „macierzy znaków”) skutecznie sortuje wierzchołki do różnych klas równoważności. Druga faza najpierw porządkuje wierzchołki zgodnie z ich klasą równoważności, a następnie stosuje procedurę sortowania w ramach klas równoważności, aby ustalić izomorfizm między dwoma wykresami. Co ciekawe, nie twierdzą, że ustanowili kanoniczną formę wykresów - zamiast tego jeden wykres jest używany jako rodzaj szablonu dla drugiego.

Faza podpisu jest w rzeczywistości dość interesująca i nie oddałbym jej tutaj, próbując ją sparafrazować. Jeśli chcesz uzyskać dodatkowe informacje, polecam skorzystanie z linku, aby sprawdzić jego fazę podpisu. Wygenerowana „matryca znaków” z pewnością zachowuje wszystkie informacje o oryginalnym wykresie, a następnie ustanawia nieco więcej informacji. Po zebraniu podpisów ignorują oryginalną macierz, ponieważ podpisy zawierają całą informację o oryginalnej macierzy. Wystarczy powiedzieć, że podpis wykonuje pewną operację, która ma zastosowanie do każdej krawędzi związanej z wierzchołkiem, a następnie zbiera zbiór elementów dla wierzchołka, aby ustalić klasę równoważności dla wierzchołka.

Druga faza - faza sortowania - jest częścią wątpliwą. W szczególności spodziewałbym się, że jeśli ich proces zadziała, to opracowany przez Annę Lubiw algorytm zapewniający „podwójnie leksykalne porządkowanie macierzy” (patrz: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=22189 ) działałoby również w celu zdefiniowania postaci kanonicznej dla wykresu.

Szczerze mówiąc, nie do końca rozumiem ich proces sortowania, chociaż myślę, że wykonują rozsądną robotę, opisując go. (Po prostu nie przepracowałem wszystkich szczegółów). Innymi słowy, coś może mi brakować. Nie jest jednak jasne, w jaki sposób ten proces może zrobić znacznie więcej niż przypadkowe znalezienie izomorfizmu. Pewnie, prawdopodobnie znajdą to z dużym prawdopodobieństwem, ale nie z gwarancją. Jeśli dwa wykresy nie są izomorficzne, proces sortowania nigdy go nie znajdzie, a proces poprawnie odrzuca wykresy.


Czy możesz podać streszczenie pomysłu algorytmu?
Mohammad Al-Turkistany,

1
patrz także math.stackexchange.com/questions/333633/… . To po prostu pokazuje, że istnieje duża szansa na znalezienie kontrprzykładu dla dostarczonego programu, ale nadal trzeba go znaleźć ...
Thomas Klimpel

Bardzo regularne wykresy wyglądają na dobry zakład, ale nie miałem szczęścia z losowo wybranymi kombinacjami wykresu Petersena, wykresu Clebscha lub wykresu wieży 4x4.
Peter Taylor,

Podobnie wypróbowałem wykres Shrikhande, ale nie wypróbowałem wszystkich permutacji. Wysłałem e-mail do Anny Lubiw, aby poprosić ją o kontrprzykłady do jej „Podwójnie leksykalnego uporządkowania matryc”, ale nie odpowiedziała (przynajmniej jeszcze nie). Podejrzewam, że będę musiał przeprowadzić bardziej systematyczne wyszukiwanie.
Bill Province,

1
nie czujesz, że wykonujesz usługę, pomijając ekstrawaganckie roszczenia do artykułu, chociaż z pewnością podniosłoby to flagi na tej stronie. jakie są ich ekstrawaganckie twierdzenia, które sprawiają, że jesteś sceptyczny? być może twierdzą, że jest szybki, ale nie można tego obalić za pomocą jednego kontrprzykładu. tj. np. możliwe, że algorytm jest poprawny (nie wyglądał), ale analiza złożoności jest wyłączona. w każdym razie zaproś dalszą dyskusję / głębszą analizę na Teoretycznym Czacie Informatycznym , na którym kilku odwiedzających wyraziło znaczne zainteresowanie GI w przeszłości i niedawno odbyła się długa dyskusja.
vzn

Odpowiedzi:


18

Dla graphA.txt:

25
 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0
 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0
 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0
 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1
 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1
 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1
 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0
 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1
 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0
 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0
 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1
 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1
 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0
 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1
 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1
 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0
 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0
 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0
 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1
 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0
 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1
 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1
 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0

i graphB.txt:

25
 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1
 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0
 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0
 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1
 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0
 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1
 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1
 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1
 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0
 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1
 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1
 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0
 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0
 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1
 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0
 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0
 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0
 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1
 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1
 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1
 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1
 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0
 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0

który jest uzyskiwany graphA.txtprzez zastosowanie (losowej) permutacji

 22 9 24 11 15 8 5 18 13 14 2 10 23 0 3 17 4 16 6 19 7 21 12 1 20

program C ++ isororphism.cppz rysunku 6.3. Program C ++ dla algorytmu grafowego izomorfizmu w http://www.dharwadker.org/tevet/isomorphism/ zapewnia następujące dane wyjściowe:

The Graph Isomorphism Algorithm
by Ashay Dharwadker and John-Tagore Tevet
http://www.dharwadker.org/tevet/isomorphism/
Copyright (c) 2009
Computing the Sign Matrix of Graph A...
Computing the Sign Matrix of Graph B...
Graph A and Graph B have the same sign frequency vectors in lexicographic order but cannot be isomorphic.
See result.txt for details.

Możemy więc założyć, że jest to przeciwny przykład dla algorytmu grafowego izomorfizmu grafu Dharwadkera-Teveta.

Problemem jest, jak sugeruje Prowincja Billa

4.1 Propozycja. Jeśli wykresy i są izomorficzne, algorytm znajduje izomorfizm.G BGAGB

Zarzut prowincji Billa polega na tym, że dowód Propozycji 4.1. nie używa żadnej specjalnej właściwości macierzy znaków, która nie miałaby również zastosowania do macierzy sąsiedztwa. Dokładniej, następujący krok w dowodzie jest błędny:

Dla hipotezy indukcyjnej, załóżmy, że wiersze z i zostały idealnie dopasowane przez wewnętrzny 3.4 tak, że etykiety wierzchołków dla rzędów z są i etykiety wierzchołków do rzędów z są odpowiednio.A B 1 , . . . , T A v 1 , . . . , V T 1 , . . . , t B.1,...,tAB1,...,tAv1,...,vt1,...,tBφ(v1)=v1,...,φ(vt)=vt

ponieważ nawet jeśli wiersze zostały idealnie dopasowane, nie oznacza to, że etykiety wierzchołków pasują do etykiet podanych przez dowolny izomorfizm .φ

Ponieważ zidentyfikowano dziurę w dowodzie poprawności, powyższy kontrprzykład powinien wystarczyć do obalenia twierdzonej poprawności proponowanego algorytmu.


Podziękowania Kontrprzykład jest pierwszą z 8 par wykresu od

http://funkybee.narod.ru/graphs.htm

Aby manipulować wykresami, użyłem i zmodyfikowałem kod źródłowy z ScrewBoxR1160.tar znalezionego na

https://people.mpi-inf.mpg.de/~pascal/software/

Aby zrozumieć lukę w dowodzie poprawności, bardzo pomocny był komentarz Andrása Salamona na temat Weisfeiler-Lehman, podobnie jak wyjaśnienia z

http://users.cecs.anu.edu.au/~pascal/docs/thesis_pascal_schweitzer.pdf

Motywację do wykorzystania tego pytania jako okazji do zapoznania się z nauty / Traces i praktycznymi aspektami izomorfizmu grafów zapewnił vzn. Korzyści płynące z nauki korzystania z najnowocześniejszych programów do izomorfizmów graficznych sprawiły, że warto poświęcić trochę czasu na znalezienie kontrprzykładu (który, jak wierzyłem, istnieje).


Dziękuję za bardzo szczegółową odpowiedź. Czy zastosowałeś kryteria wyboru dla wykresu, aby znaleźć kontrprzykład? Po wybraniu kontrprzykładu twój komentarz sugeruje, że permutacja została wybrana losowo. Czy to prawda? A może wybór permutacji był czymś więcej?
Bill Province

@BillProvince Kryteria wyboru zostały oparte na komentarzu Andrása Salamona, ponieważ wskazywały, że budowa Cai, Fürer i Immerman może się powieść. Najpierw wypróbowałem przykład n = 546 od Pascala Schweitzera, ale oryginalny program C ++ isororphism.cpp oblicza teraz od> 1566 minut. Użyłem lepszych struktur danych i po ponad 2 godzinach dowiedziałem się, że działa duży przykład. Wiedziałem, że trg787 / funkybee ma pewne konstrukcje Cai, Fürer i Immerman wśród jego par wykresów, więc spróbowałem szczęścia. Próbowałem wielu przypadkowych kombinacji (dla przykładu n = 25), druga działała.
Thomas Klimpel

który oszczędza czas, 1. znajdowanie licznika, przykład 2. udowodnienie, że 4.1 jest błędne.
Jim,

Zatrzymałem teraz oryginalny program C ++ isoromorphism.cpp dla przykładu n = 546, po uruchomieniu przez ponad 6200 minut bez końca.
Thomas Klimpel,

@ThomasKlimpel Planuję napisać artykuł, w którym wspomniano o tym wyniku. Jeśli masz preferowane profesjonalne uznanie autorstwa, możesz wysłać mi to e-mail na adres billprovince@gmail.com. Niezależnie od tego, zamierzam przestrzegać wymagań dotyczących atrybucji opublikowanych na blog.stackexchange.com/2009/06/attribution-required .
Bill Province
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.