Материал из Викиконспекты
Определение:
Биномиальная модель случайного графа (англ.
binomial random graph model)
[math]G(n, p)[/math] — модель, в которой каждое ребро входит в случайный граф независимо от остальных ребер с вероятностью
[math]p[/math].
[math]G(n, p) = (\Omega_n, F_n, P_{n, p})[/math] —
вероятностное пространство .
[math]|\Omega_n| = 2^{C^2_n}[/math],
[math]P_{n, p}(G) = p^m(1 - p)^{C^2_n - m}[/math], где
[math]m[/math] — число ребер в графе.
Определение:
Равномерная модель случайного графа (англ. uniform random graph model) [math]G(n, m)[/math] — модель, в которой все графы с [math]m[/math] ребрами равновероятны. [math]G(n, m) = (\Omega_n, F_n, P_{n, m})[/math] — вероятностное пространство. [math]|\Omega_n| = m[/math], [math]P_{n, m}(G) = \dfrac{1}{C^m_n}[/math].
| Определение: |
| Свойство [math]A[/math] ассимптотически почти наверное истинно, если [math]\lim\limits_{n \rightarrow \infty} p(n) = 1[/math] |
| Определение: |
| Свойство [math]A[/math] ассимптотически почти наверное ложно, если [math]\lim\limits_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0[/math] |
Существование треугольников в случайном графе
| Теорема: |
Если [math]p(n) = o(\dfrac{1}{n})[/math], то [math]G(n, p)[/math] а.п.н не содержит треугольников. |
| Доказательство: |
| [math]\triangleright[/math] |
|
Пусть [math]T[/math] — число треугольников в графе, [math]T_{i,j,k}[/math] — индикаторная случайная величина, равная [math]1[/math], если вершины [math]i[/math], [math]j[/math] и [math]k[/math] образуют треугольник.
Воспользуемся неравенством Маркова:
[math]P(T \gt 0) = P(T \geqslant 1) \leqslant ET = \sum\limits_{i, j, k}T_{i, j, k}p^3 = C^3_np^3 \sim \dfrac{n^3}{6}p^3 \rightarrow 0[/math], при [math]n \rightarrow \infty[/math]. |
| [math]\triangleleft[/math] |
| Теорема: |
Если [math]p(n) = \omega(\dfrac{1}{n})[/math], то [math]G(n, p)[/math] а.п.н содержит треугольник. |
| Доказательство: |
| [math]\triangleright[/math] |
|
Пусть [math]T[/math] — число треугольников в графе, [math]T_{i,j,k}[/math] — индикаторная случайная величина, равная [math]1[/math], если вершины [math]i[/math], [math]j[/math] и [math]k[/math] образуют треугольник.
Воспользуемся неравенством Чебышева:
[math]P(T = 0) = P(T \leqslant 0) = P(ET - T \geqslant ET) \leqslant P(|ET - T| \geqslant ET) \leqslant \dfrac{DT}{(ET)^2}[/math].
Найдем [math]ET^2[/math]:
[math]ET^2 = E(\sum\limits_{i, j, k}T_{i, j, k})^2= E(\sum\limits_{i, j, k}(T_{i, j, k})^2) + E(\sum\limits_{i, j, k, a, b, c}T_{i, j, k}T_{a, b, c}) =[/math]
[math]= ET + (C^3_nC^3_{n - 3} + C^3_nC^2_{n - 3})p^6 + 3C^3_n(n - 3)p^5 \sim \dfrac{n^3p^3}{6} + (\dfrac{n^6}{36} + \dfrac{n^5}{4})p^6 + \dfrac{n^4}{2}p^5 \sim \dfrac{n^3p^3}{6} + \dfrac{n^6p^6}{36} + \dfrac{n^4p^5}{2} \sim \dfrac{n^3p^3}{6} + \dfrac{n^6p^6}{36}[/math]
[math]DT = ET^2 - (ET)^2 \sim \dfrac{n^3p^3}{6} + \dfrac{n^6p^6}{36} - \dfrac{n^6p^6}{36} = \dfrac{n^3p^3}{6}[/math]
[math]P(T = 0) \leqslant \dfrac{\dfrac{n^3p^3}{6}}{\dfrac{n^6p^6}{36}} = \dfrac{6}{p^3n^3} \rightarrow 0[/math], при [math]n \rightarrow \infty[/math] |
| [math]\triangleleft[/math] |
Связность графа
| Лемма: |
Если [math]c \geqslant 3[/math], [math]n \geqslant 100[/math], [math]p = \dfrac{c\ln n}{n}[/math]. Тогда [math]P(G - связен) \rightarrow 1[/math]. |
| Лемма: |
Если [math]c \geqslant 3[/math], [math]n \geqslant 100[/math], [math]p = \dfrac{c\ln n}{n}[/math]. Тогда [math]P(G - связен) \gt 1 - \dfrac{1}{n}[/math]. |
| Теорема: |
[math]p = \dfrac{c\ln n}{n}[/math], тогда при [math]c \lt 1[/math] граф а.п.н связен, при [math]c \gt 1[/math] граф а.п.н не связен. |
Теоремы о связи вероятности и матожидания
| Теорема: |
Пусть [math]Z_n[/math] — число объектов в графе [math]G(n, p)[/math]. [math]A = \{G | Z_n(G) \gt 0 \}[/math] — свойство. Тогда, если [math]EZ_n \rightarrow 0[/math], при [math]n \rightarrow \infty[/math], то [math]A[/math] а.п.н ложно. |
| Доказательство: |
| [math]\triangleright[/math] |
|
Воспользуемся неравенством Маркова:
[math]P(Z_n \gt 0) = P(Z_n \geqslant 1) \leqslant EZ \rightarrow 0[/math], при [math]n \rightarrow \infty[/math]. |
| [math]\triangleleft[/math] |
| Теорема: |
Пусть [math]Z_n[/math] — число объектов в графе [math]G(n, p)[/math]. [math]A = \{G | Z_n(G) \gt 0 \}[/math] — свойство. Тогда, если [math]EZ_n \rightarrow \infty[/math], при [math]n \rightarrow \infty[/math], и [math]EZ^2 = (EZ)^2(1 + o(1))[/math] то [math]A[/math] а.п.н истинно. |
| Доказательство: |
| [math]\triangleright[/math] |
|
Воспользуемся неравенством Чебышева:
[math]P(Z_n = 0) = P(Z_n \leqslant 0) = P(EZ_n - Z_n \geqslant EZ_n) \leqslant P(|EZ_n - Z_n| \geqslant EZ_n) \leqslant \dfrac{DZ_n}{(EZ_n)^2} \rightarrow 0[/math], при [math]n \rightarrow \infty[/math]. |
| [math]\triangleleft[/math] |
См. также
