A nagyméretű gráfok mindenütt jelen vannak a matematikában, és a szerkezetük leírása a modern kombinatorika egyik fontos célja. A leghíresebb leírást a Szemerédi-féle regularitási lemma (1978) adja meg, amely azt állítja, hogy bármely kellően nagyméretű gráf csúcsai feloszthatók nagyjából azonos méretű halmazokra úgy, hogy az élek a halmazok többsége között jó közelítéssel véletlenszerűnek tűnnek.
A nagy, véges objektumok tanulmányozásának egyik módja az, hogy az egyre nagyobb és nagyobb objektumok sorozatai helyett áttérünk ideális limeszobjektumokra. Ha megfelelően járunk el, a limeszobjektumok tulajdonságai tükrözik az őket közelítő véges objektumok tulajdonságait, és fordítva.
A grafonok a nagy, véges gráfok sorozataihoz tartozó limeszobjektumok az úgynevezett vágás metrikára nézve. Angol nevét (graphon) a gráf (graph) és függvény (function) szavak összevonásával alkották.
A fogalmat Borgs, Chayes, Lovász, T. Sós, Szegedy és Vesztergombi vezette be és dolgozta ki [1,3]. A grafonok természetes módon bukkannak fel olyan területeken ahol nagy gráfok sorozatai fordulnak elő: extremális gráfelmélet, nagy gráfok tulajdonságtesztelése, kvázi-véletlen gráfok, véletlen hálózatok, statisztikus fizikai rendszerek termodinamikai limeszei, és így tovább.
Kezdjük néhány definícióval és motivációként egy példával. Egy gráf alatt csúcsoknak egy halmazát és éleknek egy halmazát értjük, utóbbinak az elemei különböző csúcsokból alkotott párok. Egy gráfhomomorfizmus -ból -be egy olyan leképezés -ból -be, amely megőrzi az élek menti szomszédságot. Azaz minden élre -ból a egy él -ben. Jelöljük -vel a homomorfizmusok számát -ból -be. Például , és a -ben lévő háromszögek számának 6-szorosa.
A lehetséges leképezések számával normalizálva kapjuk a homomorfizmus-sűrűségét -ben,
ami annak a valószínűsége, hogy egy véletlenszerűen választott leképezés -ból -be megőrzi az élek menti szomszédságot. Ez a szám egyben a mint részgráf sűrűségét is méri -ben, aszimptotikusan, ahogy . Például , míg a -ben lévő élek sűrűsége . Ez a a két kifejezés nagy -re közel azonos.
Tekintsük a következő extremális gráfelméleti problémát: Hány 4 hosszú körnek kell lennie egy olyan gráfban, amelynek élsűrűsége legalább ? Könnyű belátni, hogy bármely csúcsú gráfban a 4 hosszú körök száma nagyságrendileg legfeljebb . Erdős egyik tétele szerint a lehetséges élek legalább felét tartalmazó gráfokban a 4 hosszú körök száma nagyságrendileg legalább . Pontosabban, bármely gráfra
Speciálisan, ha , akkor . Ennek fényében a probléma újrafogalmazható minimalizálási problémaként: minimalizáljuk -t olyan véges gráfokon, amelyek kielégítik -t. Némi munkával megmutatható, hogy nincs olyan véges gráf, amelyre , és melyre eléri az -ot.
Ezen a ponton hasznos párhuzamot vonni egy elemi analízis problémával: minimalizáljuk -et az -t kielégítő racionális számok között. Ennek a polinomnak -en globális minimuma van az -ben, így a legjobb, amit a racionális számok felett tehetünk az, hogy megmutatjuk, hogy a polinom a minimumhoz közelítő értékeket vesz fel racionális számok egy -höz tartó sorozata mentén. Jól tudjuk, hogy ezt a bonyodalmat úgy kell elkerülni, hogy a racionális számokat teljessé tesszük a valós számok által, és egy ilyen sorozat határértékét -vel realizáljuk.
Van olyan véges gráfokból álló sorozat, amelyben az élsűrűség legalább és a 4 hosszú körök sűrűsége megközelíti az -ot. Legyen annak az csúcson vett véletlen gráfnak egy példánya, ahol minden él beválasztása valószínűséggel, függetlenül dől el. Eldobva azokat az -eket amelyekben , egy olyan gráfsorozatot kapunk, amiben a 4 hosszú körök sűrűsége 1 valószínűséggel konvergál -hoz. Követve a analógiáját, érdemes megpróbálnunk realizálni ennek a véges gráfsorozatnak a limeszét, és megérteni, hogyan oldja meg az adott minimalizálási problémát.
Mi lehet ennek az véletlen gráfsorozatnak a limesze? Egy címkézett gráf szomszédsági mátrixából konstruáljuk meg a gráf pixelképét úgy, hogy az 1-eseket fekete négyzetekké alakítjuk, kitöröljük a 0-ákat, és a egységnégyzetre skálázunk:
A pixelképeken látható, hogy grafikusan „konvergálnak”. Az egyre nagyobb és nagyobb élvalószínűségű véletlen gráfok, bármilyen címkézéssel, úgy tűnik, hogy egy szürke négyzethez konvergálnak, a konstans függvényhez -en.
A konstans 1/2 függvény a -en egy példa címkézett grafonra. A címkézett grafon egy szimmetrikus, Lebesgue-mérhető függvény -ből -be (a szokásos, nullmértékű eltérés esetén azonosítással). Az ilyen függvényekre gondolhatunk a csúcshalmazon vett élsúlyozott gráfokként. A címkézetlen grafon egy átcímkézés erejéig megadott graphon, ahol átcímkézés alatt a intervallum egy invertálható és mértéktartó transzformációjának végrehajtását értjük. Vegyük észre, hogy bármely pixelkép egy címkézett grafon, vagyis a (címkézett) gráfok egyben (címkézett) gráfonok.
Ennek a konvergenciának egy másik példájaként tekintsük a növekvő egyenletes kapcsolódási gráfok sorozatát, amelyet induktív módon a következőképpen definiálunk. Legyen , és esetén konstruáljuk -t a -ből úgy, hogy hozzáadunk egy új csúcsot, majd minden egyes élt, amely még nem szerepel -ben, egymástól függetlenül valószínűséggel beveszünk. Kiderül, hogy ez a gráfsorozat 1 valószínűséggel konvergál az grafonhoz. (Mivel a mátrixok indexelésénél a a bal felső sarok, így a grafonoknál is).
A teljes páros gráfok címkézésének két természetes módja is van, és ezek a teljes páros gráfok sorozatának különböző limesz grafonjaira utalnak. Valójában mindkét címkézett grafonsorozatnak ugyanaz a limesze, amint az ábra is mutatja. Arra biztatjuk az olvasót, hogy térjen vissza ehhez a példához miután a konvergenciát pontosabban definiáltuk.
A homomorfizmus-sűrűségek természetes módon kiterjednek grafonokra is. Egy véges gráf esetén a sűrűség kiszámítható úgy, hogy a minden egyes csúcsának adunk tömeget, és a csúcspárokon integráljuk az élek indikátorfüggvényét. Pontosan ugyanígy, egy címkézett grafon élsűrűsége
és a 4 hosszú körök sűrűsége
Innen már egyszerű egy véges gráfnak a grafonban vett homomorfizmus-sűrűségére felírni a megfelelő kifejezést. A felírt formulák alapján látjuk, hogy a konstans grafon megoldja a minimalizálási problémát: , míg .
Hogy a grafonok terét megkapjuk, mint a véges gráfok terének teljessé tétele, és hogy a graphonok konvergenciáját precízen definiálhassuk, bevezetjük a és címkézett graphonok vágás távolságát:
ahol az infimumot a és összes és átcímkézése felett vesszük, a szuprémumot pedig a összes mérhető és részhalmazán. A vágás távolság először a maximális eltérést méri két felcímkézett graphon integráljai között mérhető szorzathalmazain (innen a jelölés), majd minimalizálja ezt a maximális eltérést az összes lehetséges átcímkézés felett. (Két véges gráf vágás távolságát kombinatorikusan is definiálhatjuk, bárminemű analízis nélkül, de a definíció meglehetősen komplikált.)
A vágás távolságot a definícióban szereplő infimum jól definiálttá teszi a címkézetlen grafonok terén, de még nem válik metrikává. Az olyan és grafonokat, amelyekre minden véges gráfra, gyengén izomorfnak nevezzük. Kiderül, hogy és akkor és csak akkor gyengén izomorf, ha . A vágás távolság ténylegesen metrikává válik a címkézetlen grafonok terén, ha azokat gyenge izomorfizmus erejéig tekintjük. A pixelképek konvergenciájának imént bemutatott példáit tekinthetjük konvergens sorozatoknak és azok határértékeinek -ben (gyenge izomorfizmus erejéig).
Végezetül kiemelünk néhány alapvető eredményt a grafonokkal kapcsolatban. Az oldalhivatkozások Lovász könyvéből [2] származnak, amit biztatva ajánlunk a további részletek után érdeklődő olvasó figyelmébe.
1. tétel. (Prop. 11.32, 185. oldal) Minden grafon véges gráfok egy sorozatának -limesze.
Egy címkézett grafon egy véges címkézett gráffal való közelítéséhez legyen egy -ből véletlenszerűen kiválasztott, pontból álló halmaz, majd konstruáljunk egy olyan gráfot -en, amelyben a él valószínűséggel szerepel. Ez a címkézett gráf nagy valószínűséggel jól közelíti -t a vágás távolságban (ahogy ).
2. tétel. (Thm. 9.23, 149. o.) A tér kompakt.
Ebből következik, hogy egy teljes metrikus tér. Ezt a tényt az 1. tétellel kombinálva azt látjuk, hogy a grafonok tere a véges gráfok terének a vágás metrikára történő teljessé tétele! Ez a tétel azt is mutatja, hogy a grafonok hogyan képeznek hidat Szemerédi regularitási lemmájának különböző alakjai között: a 2. tétel levezethető a lemma egy gyenge formájából, míg egy erősebb regularitási lemma a kompaktságából következik.
3. tétel. (Lem. 10.23, 167. o.) Minden véges gráfra a Lipschitz-folytonos.
A 2. és 3. tételek és némi elemi analízis segítségével megmutatható, hogy az extremális gráfelmélet minimalizálási problémái (mint a fentiekben tárgyalt példa) garantáltan megoldhatók a grafonok terében. Ezek a grafonmegoldások az 1. tételen keresztül „sablont” adnak közelítő megoldások konstruálásához a véges gráfok terében.
Irodalom
- [1] C. Borgs, J. T. Chayes, L. Lovász, V. T. Sós, and K. Vesztergombi, Convergent sequences of dense graphs. I. Subgraph frequencies, metric properties and testing, Adv. Math. 219 (2008), no. 6, 1801-1851. MR 2455626 (2009m:05161)
[2] L. Lovász, Large Networks and Graph Limits, American Mathematical Society Colloquium Publications, vol. 60, American Mathematical Society, Providence, RI, 2012. MR 3012035
[3] L. Lovász and B. Szegedy, Limits of dense graph sequences, J. Combin. Theory Ser. B 96 (2006), no. 6, 933-957. MR 2274085 (2007m:05132)
-
Daniel Glasscock
Fordította: Tóth László Márton, Rényi Alfréd Matematikai Intézet
- Daniel Glasscock az Ohio Állami Egyetem doktorandusz hallgatója volt 2015-ben, amikor a cikk megjelent az AMS-ben. Most Assitant Professor a University of Massachusetts Lowell-en].