Wir nehmen an, dass . Dann ist folgende Tatsache bekannt:G ∈ G ( n , p ) , p = lnn + lnlnn + c ( n )n
Pr [ G hat einen Hamilton-Zyklus ] = ⎧⎩⎨⎪⎪10e- e- c( c ( n ) → ∞ )( c ( n ) → - ∞ )( c ( n ) → c )
Ich möchte Ergebnisse über die Anzahl der Hamilton-Zyklen in Zufallsgraphen wissen.
Q1. Wie viele Hamilton-Zyklen sind auf erwarten ?G ( n , p )
Q2. Was ist die Wahrscheinlichkeit für die auf ?p G ( n , p )Pr [ G hat einen * einzigartigen * Hamilton-Zyklus ]pG ( n , p )
Antworten:
Wie Yuval sagte, ist Q1 einfach zu beantworten, wenn man die Linearität der Erwartung verwendet (Spoiler: ). Ich kenne die genaue Antwort auf Q2 nicht, aber es könnte gut genug sein, wenn Sie wissen, dass sie sehr niedrig ist: Für den Bereich von in dem es mindestens einen Zyklus gibt, gilt, dass oder so. Mit anderen Worten, sobald es einen Zyklus gibt, gibt es viele. Der Grund ist, dass es, sobald es einen Zyklus gibt, ungefähr Möglichkeiten gibt, einen weiteren Zyklus daraus zu erstellen, indem zwei Flanken des Zyklus durch die beiden "sich kreuzenden" Flanken ausgetauscht werden (dies wird als "2-Flip" oder so etwas bezeichnet) einschlägige Literatur). Für jedes Kantenpaar ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie dies tun können, p P [ es gibt mehr als einen Zyklus | es gibt mindestens einen Zyklus ] > 1 - 1 / n log n n 2 p 2 ( 1 - p 2 ) n 2 e - ( p n ) 2( n - 1 ) ! pn p P[ es gibt mehr als einen Zyklus | es gibt mindestens einen Zyklus ] > 1 - 1 / nLogn n2 p2 . Wenn all dies fehlschlägt, ist die Chance was ungefähr , was ziemlich klein ist.(1−p2)n2 e−(pn)2
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