Теорема о существовании порога для монотонных свойств — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м (small fix)
Строка 13: Строка 13:
 
{{Определение
 
{{Определение
 
|definition =
 
|definition =
Свойство $\mathcal{A}$ называется '''монотонным''' (англ. ''monotone property''), если '''forall лучше заменить на "для любого": не стоит сокращать русские слова математическими симолами там, где они не несут математического смысла''' $\forall\,G_1,G_2\in G(n,p),\, E(G_1)\subset E(G_2)$ выполнено следствие: $G_1\in \mathcal{A}\Rightarrow G_2\in\mathcal{A}$
+
Свойство $\mathcal{A}$ называется '''монотонным''' (англ. ''monotone property''), если для любой пары $G_1,G_2\in G(n,p),\,E(G_1)\subset E(G_2)$ выполнено следствие: $G_1\in \mathcal{A}\Rightarrow G_2\in\mathcal{A}$
 
}}
 
}}
  
 
{{Определение
 
{{Определение
 
|definition =
 
|definition =
Функция $p_0(n)$ называется '''пороговой''' для монотонного свойства $\mathcal{A}$ (англ. ''threshold''), если '''тут тоже''' $\forall\,p(n)$ выполнено:
+
Функция $p_0(n)$ называется '''пороговой''' для монотонного свойства $\mathcal{A}$ (англ. ''threshold''), если для любой функции вероятности $p(n)$ выполнено:
 
* $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$, если $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$
 
* $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$, если $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$
 
* $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$, если $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$
 
* $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$, если $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$
Строка 27: Строка 27:
 
{{Лемма
 
{{Лемма
 
|about=о монотонности вероятности
 
|about=о монотонности вероятности
|statement=$p_2\geqslant p_1\Rightarrow P(G(n,p_2))\geqslant P(G(n,p_1))$ '''тут, видимо, надо написать, что для какого-то свойства? можешь мне объяснить в тг, что это такое. лучше унифицировать обозначения с первой статьей про случайные графы, если это просто что-то оттуда в другой записи'''
+
|statement=Для любого монотонного свойства $\mathcal{A}$ верно следствие: $p_2\geqslant p_1\Rightarrow P(G(n,p_2)\in \mathcal{A})\geqslant P(G(n,p_1)\in \mathcal{A})$
 
|proof=
 
|proof=
 
Пусть $p=\dfrac{p_2-p_1}{1-p_1}\in[0,1]$. Выберем случайно граф $G_1$ из $G(n,p_1)$, затем $G$ из $G(n,p)$ и рассмотрим $G_1\cup G$.
 
Пусть $p=\dfrac{p_2-p_1}{1-p_1}\in[0,1]$. Выберем случайно граф $G_1$ из $G(n,p_1)$, затем $G$ из $G(n,p)$ и рассмотрим $G_1\cup G$.
Строка 39: Строка 39:
 
|proof=
 
|proof=
 
Сначала найдем эту пороговую функцию. Зафиксируем $n$.
 
Сначала найдем эту пороговую функцию. Зафиксируем $n$.
* Заметим, что функция $f(p)=P(G(n,p)\in\mathcal{A})$ непрерывна. На самом деле это многочлен, у которого степень оценивается как количество ребер в полном графе. Вероятность получить конкретный граф равна $p^\alpha\cdot(1-p)^\beta$, где $\alpha$ и $\beta${{---}} количество присутствующих и отсутствующих ребер соответственно ($\alpha+\beta=\frac{n(n-1)}{2}$).
+
* Заметим, что функция $f(p)=P(G(n,p)\in\mathcal{A})$ непрерывна. На самом деле это многочлен, у которого степень оценивается как количество ребер в полном графе. Вероятность получить конкретный граф равна $p^\alpha\cdot(1-p)^\beta$, где $\alpha$ и $\beta${{---}} количество присутствующих и отсутствующих ребер соответственно ($\alpha+\beta=C_n^2$). Чтобы получить $f(p)$, нужно просуммировать такие многочлены по всем графам из $\mathcal{A}$.
Чтобы получить $f(p)$, нужно просуммировать такие многочлены по всем графам из $\mathcal{A}$.
 
 
* $f(0)=0$, $f(1)=1$, так как свойство нетривиальное и монотонное (то есть пустой граф точно не удовлетворяет ему, тогда как полный должен удовлетворять).
 
* $f(0)=0$, $f(1)=1$, так как свойство нетривиальное и монотонное (то есть пустой граф точно не удовлетворяет ему, тогда как полный должен удовлетворять).
 
* По теореме Больцано-Коши найдется такое $p_0$, что $P(G(n,p_0)\in\mathcal{A})=1/2$.
 
* По теореме Больцано-Коши найдется такое $p_0$, что $P(G(n,p_0)\in\mathcal{A})=1/2$.
* Проделаем это '''тут лучше переформулировать попонятнее''' для каждого $n$ и получим функцию $p_0(n)$. Она окажется пороговой для свойства $\mathcal{A}$.
+
* Мы по $n$ научились находить такую вероятность $p_0$, что $P(G(n,p_0)\in\mathcal{A})=1/2$. Теперь проделаем это для каждого $n\in\mathbb{N}$ и получим функцию $p_0(n)$. Она окажется пороговой для свойства $\mathcal{A}$.
  
 
Докажем это.
 
Докажем это.
  
Пусть '''оформи как \frac'''$p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$.
+
Пусть $\dfrac{p(n)}{p_0(n)}\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$.
  
 
'''вот тут идёт стена текста, проструктурируй чуть лучше по строкам и абзацам'''
 
'''вот тут идёт стена текста, проструктурируй чуть лучше по строкам и абзацам'''
Строка 53: Строка 52:
 
Выберем $m$ графов из $G(n,p_0)$ $G_1,\ldots,G_m$ и рассмотрим $H=G_1\cup G_2\cup\ldots\cup G_m$.
 
Выберем $m$ графов из $G(n,p_0)$ $G_1,\ldots,G_m$ и рассмотрим $H=G_1\cup G_2\cup\ldots\cup G_m$.
 
В нем фиксированного ребра не будет тогда, когда ни в одном из $G_i$ нет ребра, то есть $P(\text{в }H\text{ нет ребра})=1-(1-p_0)^m$, то есть $H\in G(n,1-(1-p_0)^m)$.
 
В нем фиксированного ребра не будет тогда, когда ни в одном из $G_i$ нет ребра, то есть $P(\text{в }H\text{ нет ребра})=1-(1-p_0)^m$, то есть $H\in G(n,1-(1-p_0)^m)$.
* $P(G(n,p)\in\mathcal{A})>P(G(n,1-(1-p_0)^m)\in\mathcal{A})$. Для этого сравним $p$ и $1-(1-p_0)^m$: $p>m p_0\geqslant 1-(1-p_0)^m$. Первое неравенство верно с некоторого момента, так как $p\gg p_0$, второе {{---}} неравенство Бернулли '''лучше избавиться от скобок и написать нормальное предложение'''(нужно $(-p_0)>-1$, что верно, и $m\notin[0,1]$; запомним это)
+
* $P(G(n,p)\in\mathcal{A})>P(G(n,1-(1-p_0)^m)\in\mathcal{A})$. Для этого сравним $p$ и $1-(1-p_0)^m$: $p>m p_0\geqslant 1-(1-p_0)^m$. Первое неравенство верно с некоторого момента, так как $p\gg p_0$, второе {{---}} неравенство Бернулли. Оно верно при $(-p_0)>-1$ и $m\notin[0,1]$. Первое ограничение соблюдено, потом выберем $m$ с учетом этого ограничения.
 
* $P(G(n,1-(1-p_0)^m)\in\mathcal{A})=P(H\in\mathcal{A})\geqslant 1-(1-P(G(n,p_0)\in\mathcal{A}))^m=1-1/2^m$. Про первое равенство уже поняли, про последнее {{---}} так выбрали $p_0$.
 
* $P(G(n,1-(1-p_0)^m)\in\mathcal{A})=P(H\in\mathcal{A})\geqslant 1-(1-P(G(n,p_0)\in\mathcal{A}))^m=1-1/2^m$. Про первое равенство уже поняли, про последнее {{---}} так выбрали $p_0$.
 
Для доказательства неравенства достаточно понять, что если $H\notin\mathcal{A}$, то все $G_i\notin\mathcal{A}$ (действительно, ведь $P(H\in\mathcal{A})=1-P(H\notin\mathcal{A})$, перенесем, уберем по единице). А это верно в силу монотонности свойства $\mathcal{A}$.
 
Для доказательства неравенства достаточно понять, что если $H\notin\mathcal{A}$, то все $G_i\notin\mathcal{A}$ (действительно, ведь $P(H\in\mathcal{A})=1-P(H\notin\mathcal{A})$, перенесем, уберем по единице). А это верно в силу монотонности свойства $\mathcal{A}$.
* $1-1/2^m>1-\varepsilon$. Это равносильно $m\geqslant \log_2{1/\varepsilon}$. Так как $m$ ограничена только снизу, нам не составит труда подобрать такое, '''лучше написать букву явно''' чтобы сработало неравенство Бернулли.
+
* $1-1/2^m>1-\varepsilon$. Это равносильно $m\geqslant \log_2{1/\varepsilon}$. Положим $m=\log_2{1/\varepsilon}+2$. Тогда исходное неравенство верно, а также ограничение для неравенства Бернулли выполнено.
  
Мы по $\varepsilon$ '''переставь слова''' научились понимать, что $P(G(n,p_p)\in\mathcal{A})>1-\varepsilon$ верно с некоторого  момента, что и значит $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$
+
Мы зафиксировали $\varepsilon$ и доказали, что $P(G(n,p_p)\in\mathcal{A})>1-\varepsilon$ верно с некоторого  момента. Это и значит $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$
  
Теперь пусть $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$.
+
Теперь пусть $\dfrac{p(n)}{p_0(n)}\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$.
 
Зафиксируем $\varepsilon$. Так как $1-\varepsilon<1$, то найдется такое натуральное $m$, что $(1-\varepsilon)^m<1/2$.
 
Зафиксируем $\varepsilon$. Так как $1-\varepsilon<1$, то найдется такое натуральное $m$, что $(1-\varepsilon)^m<1/2$.
 
Так как $p\ll p_0$, то с некоторого момента $p m<p_0$, тогда $p_0>m p\geqslant 1-(1-p)^m$.
 
Так как $p\ll p_0$, то с некоторого момента $p m<p_0$, тогда $p_0>m p\geqslant 1-(1-p)^m$.

Версия 02:17, 19 июня 2020

Рассмотрим биномиальную модель случайного графа $G(n,p)$.


Определение:
Подмножество $\mathcal{A}$ всех графов на $n$ вершинах называется свойством (англ. graph property).


Определение:
Свойство называется нетривиальным (англ. non-trivial property), если существуют графы, как удовлетворяющие ему, так и нет.


Определение:
Свойство $\mathcal{A}$ называется монотонным (англ. monotone property), если для любой пары $G_1,G_2\in G(n,p),\,E(G_1)\subset E(G_2)$ выполнено следствие: $G_1\in \mathcal{A}\Rightarrow G_2\in\mathcal{A}$


Определение:
Функция $p_0(n)$ называется пороговой для монотонного свойства $\mathcal{A}$ (англ. threshold), если для любой функции вероятности $p(n)$ выполнено:
  • $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$, если $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$
  • $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$, если $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$

Мы уже знакомы с некоторыми пороговыми функциями.


Лемма (о монотонности вероятности):
Для любого монотонного свойства $\mathcal{A}$ верно следствие: $p_2\geqslant p_1\Rightarrow P(G(n,p_2)\in \mathcal{A})\geqslant P(G(n,p_1)\in \mathcal{A})$
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Пусть $p=\dfrac{p_2-p_1}{1-p_1}\in[0,1]$. Выберем случайно граф $G_1$ из $G(n,p_1)$, затем $G$ из $G(n,p)$ и рассмотрим $G_1\cup G$.

В нем с вероятностью $(1-p)(1-p_1)=(1-p_2)$ не будет фиксированного ребра, как и в графе $G_2$. Мы смогли представить выбор $G_2$ как объединение, один из которых — выбор графа $G(n,p_1)$, значит $P(G(n,p_2))\geqslant P(G(n,p_1))$
[math]\triangleleft[/math]


Теорема (Bollob́as-Thomason):
Любое нетривиальное монотонное свойство имеет пороговую функцию.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Сначала найдем эту пороговую функцию. Зафиксируем $n$.

  • Заметим, что функция $f(p)=P(G(n,p)\in\mathcal{A})$ непрерывна. На самом деле это многочлен, у которого степень оценивается как количество ребер в полном графе. Вероятность получить конкретный граф равна $p^\alpha\cdot(1-p)^\beta$, где $\alpha$ и $\beta$— количество присутствующих и отсутствующих ребер соответственно ($\alpha+\beta=C_n^2$). Чтобы получить $f(p)$, нужно просуммировать такие многочлены по всем графам из $\mathcal{A}$.
  • $f(0)=0$, $f(1)=1$, так как свойство нетривиальное и монотонное (то есть пустой граф точно не удовлетворяет ему, тогда как полный должен удовлетворять).
  • По теореме Больцано-Коши найдется такое $p_0$, что $P(G(n,p_0)\in\mathcal{A})=1/2$.
  • Мы по $n$ научились находить такую вероятность $p_0$, что $P(G(n,p_0)\in\mathcal{A})=1/2$. Теперь проделаем это для каждого $n\in\mathbb{N}$ и получим функцию $p_0(n)$. Она окажется пороговой для свойства $\mathcal{A}$.

Докажем это.

Пусть $\dfrac{p(n)}{p_0(n)}\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$.

вот тут идёт стена текста, проструктурируй чуть лучше по строкам и абзацам

Выберем $m$ графов из $G(n,p_0)$ $G_1,\ldots,G_m$ и рассмотрим $H=G_1\cup G_2\cup\ldots\cup G_m$. В нем фиксированного ребра не будет тогда, когда ни в одном из $G_i$ нет ребра, то есть $P(\text{в }H\text{ нет ребра})=1-(1-p_0)^m$, то есть $H\in G(n,1-(1-p_0)^m)$.

  • $P(G(n,p)\in\mathcal{A})>P(G(n,1-(1-p_0)^m)\in\mathcal{A})$. Для этого сравним $p$ и $1-(1-p_0)^m$: $p>m p_0\geqslant 1-(1-p_0)^m$. Первое неравенство верно с некоторого момента, так как $p\gg p_0$, второе — неравенство Бернулли. Оно верно при $(-p_0)>-1$ и $m\notin[0,1]$. Первое ограничение соблюдено, потом выберем $m$ с учетом этого ограничения.
  • $P(G(n,1-(1-p_0)^m)\in\mathcal{A})=P(H\in\mathcal{A})\geqslant 1-(1-P(G(n,p_0)\in\mathcal{A}))^m=1-1/2^m$. Про первое равенство уже поняли, про последнее — так выбрали $p_0$.

Для доказательства неравенства достаточно понять, что если $H\notin\mathcal{A}$, то все $G_i\notin\mathcal{A}$ (действительно, ведь $P(H\in\mathcal{A})=1-P(H\notin\mathcal{A})$, перенесем, уберем по единице). А это верно в силу монотонности свойства $\mathcal{A}$.

  • $1-1/2^m>1-\varepsilon$. Это равносильно $m\geqslant \log_2{1/\varepsilon}$. Положим $m=\log_2{1/\varepsilon}+2$. Тогда исходное неравенство верно, а также ограничение для неравенства Бернулли выполнено.

Мы зафиксировали $\varepsilon$ и доказали, что $P(G(n,p_p)\in\mathcal{A})>1-\varepsilon$ верно с некоторого момента. Это и значит $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$

Теперь пусть $\dfrac{p(n)}{p_0(n)}\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$. Зафиксируем $\varepsilon$. Так как $1-\varepsilon<1$, то найдется такое натуральное $m$, что $(1-\varepsilon)^m<1/2$. Так как $p\ll p_0$, то с некоторого момента $p m<p_0$, тогда $p_0>m p\geqslant 1-(1-p)^m$.

Выберем $m$ графов из $G(n,p)$ $G_1,\ldots,G_m$ и рассмотрим $H=G_1\cup G_2\cup\ldots\cup G_m$. Как мы уже знаем, $H\in G(n,1-(1-p)^m)$

  • $(1-P(G(n,p)\in\mathcal{A}))^m=P(\forall\,G_i\notin\mathcal{A})\geqslant P(H\notin\mathcal{A})\geqslant1/2$. Из нового только последнее неравенство, остальное уже доказано. Оно следует из $P(H\in\mathcal{A})=P(G(n,1-(1-p)^m)\in\mathcal{A})<P(G(n,p_0)\in\mathcal{A})$
  • $1/2>(1-\varepsilon)^m$. Из-за выбора $m$. Тогда $(1-P(G(n,p)\in\mathcal{A}))^m>(1-\varepsilon)^m\Rightarrow P(G(n,p)\in\mathcal{A})<\varepsilon$
Мы по $\varepsilon$ научились понимать, что $P(G(n,p_0)\in\mathcal{A})<\varepsilon$ верно с некоторого момента, что и означает сходимость.
[math]\triangleleft[/math]