ग्राफॉन: Difference between revisions

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यानी प्रत्येक ग्राफ के लिए हम <math>F</math> की प्रतियों की संख्या की तुलना कर सकते हैं <math>F</math> में <math>G</math> और <math>F</math> में <math>H</math>।
यानी प्रत्येक ग्राफ के लिए हम <math>F</math> की प्रतियों की संख्या की तुलना कर सकते हैं <math>F</math> में <math>G</math> और <math>F</math> में <math>H</math>।
यदि ये संख्याएं हर ग्राफ के करीब हैं <math>F</math>, तब सहज ज्ञान से  <math>G</math> और <math>H</math> समान दिखने वाले ग्राफ हैं।
यदि ये संख्याएं हर ग्राफ के करीब हैं <math>F</math>, तब सहज ज्ञान से  <math>G</math> और <math>H</math> समान दिखने वाले ग्राफ हैं।
सबग्राफ से सीधे डीलिंगके बजाय, यह ग्राफ समरूपता के साथ काम करने के लिए आसान हो जाता है।
सबग्राफ से सीधे डीलिंग के बजाय, यह ग्राफ समरूपता के साथ काम करने के लिए आसान हो जाता है।
इस परिदृश्य में बृहत्,सघन ग्राफ से डीलिंगके दौरान यह ठीक है
इस परिदृश्य में बृहत्,सघन ग्राफ से डीलिंग के दौरान यह ठीक है
सबग्राफ की संख्या और एक निश्चित ग्राफ से ग्राफ होमोमोर्फिम्स की संख्या असम्बद्ध रूप से बराबर होती है।
सबग्राफ की संख्या और एक निश्चित ग्राफ से ग्राफ समरूपता की संख्या असम्बद्ध रूप से बराबर होती है।


दो रेखांकन दिए गए हैं <math>F</math> और <math>G</math>,
दो रेखांकन दिए गए हैं <math>F</math> और <math>G</math>, [[समरूपता घनत्व]] <math>t(F, G)</math> का <math>F</math> में <math>G</math> से ग्राफ़ समरूपता की संख्या के रूप <math>F</math> को <math>G</math> में परिभाषित किया गया है।
[[समरूपता घनत्व]] <math>t(F, G)</math> का <math>F</math> में <math>G</math> से ग्राफ़ समरूपता की संख्या के रूप में परिभाषित किया गया है <math>F</math> को <math>G</math>.
दूसरे शब्दों में, <math>t(F,G)</math> के शीर्ष से यादृच्छिक रूप से चुने गए मानचित्र की प्रायिकता है <math>F</math> के शिखर तक <math>G</math> सन्निकट शीर्षों को अंदर भेजता है <math>F</math> सन्निकट शीर्षों में <math>G</math>.
दूसरे शब्दों में, <math>t(F,G)</math> के शीर्ष से यादृच्छिक रूप से चुने गए मानचित्र की प्रायिकता है <math>F</math> के शिखर तक <math>G</math> सन्निकट शीर्षों को अंदर भेजता है <math>F</math> सन्निकट शीर्षों में <math>G</math>.



Revision as of 14:18, 18 May 2023

File:Exchangeable random graph from graphon.png
एक ग्राफॉन द्वारा परिभाषित विनिमेय यादृच्छिक ग्राफ का अहसास। ग्राफॉन को मैजेंटा हीटमैप (निचले दाएं) के रूप में दिखाया गया है। आकार का एक यादृच्छिक ग्राफ स्वतंत्र रूप से प्रत्येक शीर्ष को असाइन करके उत्पन्न होता है एक अव्यक्त यादृच्छिक चर (ऊर्ध्वाधर अक्ष के साथ मान) और प्रत्येक शीर्ष सहित संभावना के साथ स्वतंत्र रूप से . उदाहरण के लिए, किनारा (हरा, बिंदीदार) संभावना के साथ मौजूद है ; दाहिने वर्ग में हरे बक्से का प्रतिनिधित्व करते हैं के मूल्य और . ऊपरी बाएँ पैनल ग्राफ प्राप्ति को आसन्न आव्यूह के रूप में दिखाता है।

ग्राफ़ सिद्धांत और सांख्यिकी में, एक ग्राफ़ॉन (जिसे ग्राफ़ सीमा के रूप में भी जाना जाता है) एक सममित फलन औसत दर्जे का कार्य है: , जो सघन रेखांकन के अध्ययन में महत्वपूर्ण है। सघन रेखांकन के अनुक्रम की सीमा के लिए ग्राफ़न्स एक प्राकृतिक धारणा के रूप में उत्पन्न होते हैं, और विनिमेय यादृच्छिक चर यादृच्छिक ग्राफ़ मॉडल की मौलिक परिभाषित वस्तुओं के रूप में हैं। ग्राफ़ॉन निम्नलिखित प्रेक्षणों के युग्म द्वारा सघन ग्राफ़ से बंधे हैं: ग्राफ़ॉन द्वारा परिभाषित यादृच्छिक ग्राफ़ मॉडल लगभग निश्चित रूप से सघन ग्राफ़ को वृद्धि देते हैं, और, नियमितता लेम्मा द्वारा, ग्राफ़ॉन यादृच्छिक बृहत् सघन ग्राफ़ की संरचना को प्रग्रहण करते हैं।

सांख्यिकीय सूत्रीकरण

एक ग्राफॉन एक सममित मापने योग्य कार्य है . आमतौर पर एक ग्राफॉन को निम्न योजना के अनुसार विनिमेय यादृच्छिक ग्राफ मॉडल को परिभाषित करने के रूप में समझा जाता है:

  1. प्रत्येक शीर्ष ग्राफ का एक स्वतंत्र यादृच्छिक मान नियुक्त किया गया है
  2. किनारा संभावना के साथ ग्राफ में स्वतंत्र रूप से शामिल है

एक यादृच्छिक ग्राफ मॉडल एक विनिमेय यादृच्छिक ग्राफ मॉडल है और केवल इसे इस तरह (संभवतः यादृच्छिक) ग्राफॉन के संदर्भ में परिभाषित किया जा सकता है। एक निश्चित ग्राफॉन पर अर्द्धरित मॉडल कभी-कभी निरूपित किया जाता है , यादृच्छिक रेखांकन के एर्डोस-रेनी मॉडल के अनुरूप। ग्राफॉन से उत्पन्न ग्राफ इस प्रकार कहा जाता है -यादृच्छिक ग्राफ है।

यह इस परिभाषा और बड़ी संख्या के कानून से चलता है कि, यदि विनिमेय यादृच्छिक ग्राफ मॉडल लगभग निश्चित रूप से सघन हैं।[1]


उदाहरण

ग्राफॉन का सबसे सरल उदाहरण है कुछ स्थिर के लिए . इस मामले में संबंधित विनिमेय यादृच्छिक ग्राफ मॉडल एर्डोस-रेनी मॉडल है जिसमें संभाव्यता के साथ स्वतंत्र रूप से प्रत्येक किनारा शामिल है

यदि हम इसके बजाय एक ग्राफ़ॉन के साथ शुरू करते हैं जो टुकड़े वार स्थिर है:

  1. इकाई वर्ग को विभाजित करना ब्लॉक, और
  2. सेटिंग के बराबर पर अवरोध पैदा करना,

परिणामी विनिमेय यादृच्छिक ग्राफ मॉडल सामुदायिक स्टोकेस्टिक ब्लॉक मॉडल, एर्डोस-रेनी मॉडल का एक सामान्यीकरण है। हम इसे एक यादृच्छिक ग्राफ मॉडल के रूप में व्याख्या कर सकते हैं मापदंडों के साथ विशिष्ट एर्डोस-रेनी ग्राफ क्रमशः, उनके बीच बिग्राफ के साथ जहां ब्लॉक के बीच प्रत्येक संभावित किनारा और संभाव्यता के साथ स्वतंत्र रूप से शामिल है

कई अन्य लोकप्रिय यादृच्छिक ग्राफ़ मॉडल को कुछ ग्राफ़ॉन द्वारा परिभाषित विनिमेय यादृच्छिक ग्राफ़ मॉडल के रूप में समझा जा सकता है, एक विस्तृत सर्वेक्षण ओर्बंज़ और रॉय में शामिल किया गया है।[1]


संयुक्त रूप से विनिमेय आसन्न आव्यूह

आकार का एक यादृच्छिक ग्राफ एक यादृच्छिक सहखंडज आव्यूह के रूप में दर्शाया जा सकता है। विभिन्न आकारों के यादृच्छिक रेखांकन के बीच निरंतरता (प्रोजेक्टिविटी के अर्थ में) लगाने के लिए, ऊपरी-बाएँ n x n उप-आव्यूह के रूप में उत्पन्न होने वाले आसन्न आव्यूह के अनुक्रम का अध्ययन करना स्वाभाविक है। यह हमें उत्पन्न करने की अनुमति देता है एक