Dimension bipartie
From Wikipedia, the free encyclopedia
Dans le domaine mathématique de la théorie des graphes et de l'optimisation combinatoire, la dimension bipartie d'un graphe G = (V, E) non orienté est le nombre minimum de sous-graphes bipartis complets nécessaires pour couvrir toutes les arêtes de E. Un ensemble de sous-graphes bipartis complets couvrant toutes les arêtes de G est appelé une couverture par sous-graphes bipartis complets, ou couverture biclique. La dimension bipartie d'un graphe G est souvent[réf. nécessaire] notée d(G).
Considérons un graphe G = (V, E) qui s'avère être biparti. Voici un exemple de couverture sous-graphes bipartis complets de G :
- Exemple de couverture par sous-graphes bipartis complets
- Un graphe G biparti
- ... et une couverture par quatre sous-graphes bipartis complets
- 1. Le sous-graphe biparti complet rouge
- 2. Le sous-graphe biparti complet bleu
- 3. Le sous-graphe biparti complet vert
- 4. Le sous-graphe biparti complet noir
Formules pour quelques classes de graphes
- La dimension bipartie d'un graphe complet est [réf. nécessaire].
- La dimension bipartie d'un graphe couronne à 2n sommets est , où: [1]
- La dimension bipartie d'un graphe grille de taille est si est pair et pour deux entiers et est sinon[2].
- La dimension bipartie de nombreux graphes particuliers a déjà été déterminée : par exemple, pour le chemin , et pour le cycle , [3].
Algorithmique
Le calcul de la dimension bipartie d'un graphe G donné est un problème d'optimisation. Le problème de décision associé à la dimension bipartie peut être formulé ainsi :
- Entrée : Un graphe non orienté et un entier positif .
- Sortie : Oui, s'il existe une couverture de G par sous-graphes bipartis complets de cardinal inférieur à ; non sinon.
Ce problème est appelé problème GT18 dans le livre de Garey et Johnson sur les problèmes NP-complets, et est une reformulation d'un autre problème sur les familles d'ensembles finis, le problème Set Basis nommé SP7.
Il a été prouvé que le problème GT18 est NP-complet[4], et ce même pour les graphes bipartis. Il reste NP-dur si l'on se restreint aux graphes dont la dimension bipartie est au pire en , avec n la taille de l'instance[5].
De plus, si P ≠ NP, ce problème ne peut être approximé finement : même pour les graphes bipartis, pour fixé, on ne peut pas approximer à plus de [6]. Cependant, on peut montrer grâce à de la kernelisation que ce problème est FPT[7]. Ainsi, pour un graphe biparti à n sommets donné, on peut décider en , avec si sa dimension bipartie est inférieure ou égal à [8].