Теорема о существовании порога для монотонных свойств — различия между версиями
Dmitriy (обсуждение | вклад) м (small fix) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показаны 2 промежуточные версии 2 участников) | |||
Строка 19: | Строка 19: | ||
|definition = | |definition = | ||
Функция $p_0(n)$ называется '''пороговой''' для монотонного свойства $\mathcal{A}$ (англ. ''threshold''), если для любой функции вероятности $p(n)$ 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 $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$ | + | * $P(G(n,p(n))\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$, если $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$ |
− | * $P(G(n,p)\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$, если $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$ | + | * $P(G(n,p(n))\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$, если $p(n)/p_0(n)\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$ |
}} | }} | ||
Мы уже знакомы с некоторыми [[Случайные графы | пороговыми функциями]]. | Мы уже знакомы с некоторыми [[Случайные графы | пороговыми функциями]]. | ||
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 ($\alpha+\beta=C_n^2$). Чтобы получить $f(p)$, нужно просуммировать такие многочлены по всем графам из $\mathcal{A}$. | + | * 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). | * $f(0)=0$, $f(1)=1$, 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 $P(G(n,p_0)\in\mathcal{A})=1/2$. | ||
* 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 $\mathcal{A}$. | * 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 $\mathcal{A}$. | ||
+ | <br> | ||
Докажем это. | Докажем это. | ||
− | Пусть $\dfrac{p(n)}{p_0(n)}\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$. | + | Пусть $\dfrac{p(n)}{p_0(n)}\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$. Докажем, что $P(G(n,p(n))\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$. |
− | + | <br> | |
+ | Докажем, что неравенство $P(G(n,p(n))\in\mathcal{A})>P(G(n,1-(1-p_0(n))^m)\in\mathcal{A})$ верно при достаточно больших $n$. | ||
+ | * Для этого по лемме о монотонности вероятности достаточно установить: $p(n)>1-(1-p_0(n))^m$. | ||
+ | :* $p(n)>m p_0(n)$. Неравенство верно с некоторого момента, так как $p\gg p_0$ по предположению. | ||
+ | :* $m p_0(n)\geqslant 1-(1-p_0(n))^m$. Это неравенство Бернулли. Оно верно при $(-p_0(n))>-1$ и $m\notin[0,1]$. Первое ограничение соблюдено, далее выберем $m$ с учетом второго ограничения. | ||
− | Выберем | + | <br> |
− | + | Выберем графы $G_1,\ldots,G_m\in G(n,p_0(n))$ и рассмотрим $H=G_1\cup G_2\cup\ldots\cup G_m$. | |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | + | Оказывается, что $P(G(n,1-(1-p_0(n))^m)\in\mathcal{A})=P(H\in\mathcal{A})$. | |
+ | * Действительно, посмотрим, с какой вероятностью в $H$ не окажется фиксированного ребра. Это будет тогда, когда во всех графах $G_i$ не будет его, то есть $P(\text{в }H\text{ нет ребра})=(1-p_0(n))^m$. Тогда в $H$ будет ребро с вероятностью $1-(1-p_0(n))^m$. Мы получили даже, что $H\in G(n,1-(1-p_0(n))^m)$. | ||
− | + | <br> | |
− | + | Оценим вероятность принадлежности $H$ свойству $\mathcal{A}$: $P(H\in\mathcal{A})\geqslant 1-(1-P(G(n,p_0(n))\in\mathcal{A}))^m$. | |
− | + | * Перепишем неравенство с учетом $P(H\in\mathcal{A})=1-P(H\notin\mathcal{A})$: $(1-P(G(n,p_0(n))\in\mathcal{A}))^m\geqslant P(H\notin\mathcal{A})$. | |
+ | * Если мы покажем, что из правого события следует левое, то тогда докажем само неравенство. | ||
+ | * Справа {{---}} вероятность того, что граф $H$ не попал в $\mathcal{A}$. Тогда (в силу монотонности свойства) и все его подграфы (в том числе и $G_i$) тоже не попали в $\mathcal{A}$. | ||
+ | * А слева как раз и есть вероятность того, что все графы $G_i$ не попали в $\mathcal{A}$. | ||
− | 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, $H\in G(n,1-(1-p)^m)$ | + | <br> |
− | + | По построению $p_0(n)$ правую часть последнего неравенства можно легко посчитать: $1-(1-P(G(n,p_0(n))\in\mathcal{A}))^m=1-(1-1/2)^m=1-1/2^m$ | |
− | + | ||
− | Мы по $\varepsilon$ научились понимать, что $P(G(n,p_0)\in\mathcal{A})<\varepsilon$ верно с некоторого момента, что и означает сходимость. | + | <br> |
+ | Совершим последнюю оценку: $1-1/2^m>1-\varepsilon$. | ||
+ | * 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. | ||
+ | |||
+ | <br> | ||
+ | За несколько шагов мы показали, что неравенство $P(G(n,p(n))\in\mathcal{A})>1-\varepsilon$ выполняется с некоторого момента. Это и значит $P(G(n,p(n))\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$ | ||
+ | |||
+ | <br> | ||
+ | Теперь пусть $\dfrac{p(n)}{p_0(n)}\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$. Докажем, что $P(G(n,p(n))\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 0$. | ||
+ | |||
+ | <br> | ||
+ | Зафиксируем $\varepsilon>0$. | ||
+ | * (1) Так как $1-\varepsilon<1$, то найдется такое натуральное $m$, что $(1-\varepsilon)^m<1/2$. | ||
+ | * (2) Так как $p\ll p_0$, то с некоторого момента $p(n) m<p_0(n)$, тогда $p_0(n)>m p(n)\geqslant 1-(1-p(n))^m$. | ||
+ | |||
+ | <br> | ||
+ | Выберем $m$ графов из $G(n,p(n))$ $G_1,\ldots,G_m$ и рассмотрим $H=G_1\cup G_2\cup\ldots\cup G_m$. Как мы уже знаем, $H\in G(n,1-(1-p(n))^m)$. | ||
+ | |||
+ | <br> | ||
+ | $(1-P(G(n,p(n))\in\mathcal{A}))^m=P(\forall\,i\colon G_i\notin\mathcal{A})\geqslant P(H\notin\mathcal{A})\geqslant1/2$. | ||
+ | * Из нового только последнее неравенство, остальное уже доказано. | ||
+ | * Оно следует из $P(H\in\mathcal{A})=P(G(n,1-(1-p(n))^m)\in\mathcal{A})<P(G(n,p_0(n))\in\mathcal{A})=1/2$. В последнем неравенстве мы пользуемся леммой о монотонности вероятности и (2). | ||
+ | |||
+ | <br> | ||
+ | $1/2>(1-\varepsilon)^m$ по (1). Тогда $(1-P(G(n,p(n))\in\mathcal{A}))^m>(1-\varepsilon)^m\Rightarrow P(G(n,p(n))\in\mathcal{A})<\varepsilon$ | ||
+ | Мы по $\varepsilon$ научились понимать, что $P(G(n,p_0(n))\in\mathcal{A})<\varepsilon$ верно с некоторого момента, что и означает сходимость. | ||
}} | }} |
Текущая версия на 19:03, 4 сентября 2022
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:
|
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: |
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 $P(G(n,p_2))\geqslant P(G(n,p_1))$ |
Теорема (Bollob́as-Thomason): |
Любое нетривиальное монотонное свойство имеет пороговую функцию. |
Доказательство: |
Сначала найдем эту пороговую функцию. Зафиксируем $n$.
Пусть $\dfrac{p(n)}{p_0(n)}\xrightarrow[n \to \infty]{} \infty$. Докажем, что $P(G(n,p(n))\in\mathcal{A})\xrightarrow[n \to \infty]{} 1$.
Оказывается, что $P(G(n,1-(1-p_0(n))^m)\in\mathcal{A})=P(H\in\mathcal{A})$.
|