ハイパーグラフ

グラフ理論の多くの定理はハイパーグラフでも成り立つ。典型例としてラムゼーの定理がある。グラフの対称性に関する研究もハイパーグラフに拡張して適用可能である。ハイパーグラフが準同型であるとは、あるハイパーグラフの頂点集合から別のそれへの写像があり、1つのエッジがもう一方のエッジに対応することを意味する。ハイパーグラフが同型であるとは、逆向きにも準同型である場合をいう。ハイパーグラフが自己同型であるとは、頂点集合がラベルを付け直した頂点集合と準同型であることをいう。ハイパーグラフの自己同型の集合 H (= (X, E)) は、合成について群となり、ハイパーグラフの自己同型群と呼ばれ Aut(H) で表される。ハイパーグラフの集まりは、射としてのハイパーグラフ準同型の集まりからなる圏である。

ハイパーグラフ H = (X, E) の「横断（transversal）」または「ヒッティングセット（hitting set）」${\displaystyle T\subseteq X}$ とは、どのエッジとも、積集合が空ではない集合のことである。すなわち、Tと各エッジの間に共通なノードが必ず存在する。横断 T は、その真部分集合として横断と呼べるものがない場合に「最小」であるという。H の「横断ハイパーグラフ」は (X, F) で表されるハイパーグラフであり、F は H の全最小横断からなる。横断ハイパーグラフの計算は、機械学習などの計算機科学分野で応用されており、ゲーム理論、データベースのインデックス付け、充足可能性問題、最適化などと関連する。

各エッジの濃度（元の個数）が k であるようなハイパーグラフを「k一様（k-uniform）」または「kハイパーグラフ（k-hypergraph）」と呼ぶ。グラフは2一様なハイパーグラフである。頂点 v の次数 d(v) とは、その頂点が属するエッジの個数である。全ての頂点の次数が k であるハイパーグラフを「k正則（k-regular）」であるという。

ここで、${\displaystyle V=\{v_{1},v_{2},~\ldots ,~v_{n}\}}$ と ${\displaystyle E=\{e_{1},e_{2},~\ldots ,~e_{m}\}}$ があるとする。全てのハイパーグラフには ${\displaystyle n\times m}$ の「接続行列」${\displaystyle A=(a_{ij})}$ があり、以下が成り立つ。

${\displaystyle a_{ij}=\left\{{\begin{matrix}1&\mathrm {if} ~v_{i}\in e_{j}\\0&\mathrm {otherwise} \end{matrix}}\right.}$

接続行列の転置行列 ${\displaystyle A^{t}}$ により定義されるハイパーグラフ ${\displaystyle H^{*}=(V^{*},E^{*})}$ を ${\displaystyle H}$ の「双対（dual）」であるといい、${\displaystyle V^{*}}$ は m 個の元からなる集合、${\displaystyle E^{*}}$ は n 個の ${\displaystyle V^{*}}$ の部分集合からなる集合である。${\displaystyle v_{j}^{*}\in V^{*}}$ と ${\displaystyle e_{i}^{*}\in E^{*}}$ について ${\displaystyle a_{ij}=1}$ であるときのみ ${\displaystyle ~v_{j}^{*}\in e_{i}^{*}}$ である。一様なハイパーグラフの双対は、正則であり、逆も成り立つ。双対を考えることで新たな発見があることが多い。

ハイパーグラフの彩色は次のように定義される。${\displaystyle H=(V,E)}$ というハイパーグラフは ${\displaystyle \Vert V\Vert =n}$ であるとする。${\displaystyle C=\{c_{1},c_{2},\ldots ,c_{n}\}}$ が ${\displaystyle H}$ の妥当な彩色であるとは、全ての ${\displaystyle e\in E,\vert e\vert >1}$ について任意の頂点 ${\displaystyle v_{i},v_{j}\in e}$ で ${\displaystyle c_{i}\neq c_{j}}$ となる場合のみを指す。

• 素集合
• 集合の分割
• 有限交叉性
• 頂点被覆

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表 話 編 歴 グラフ理論
要素・定義・表現	頂点 辺（英語版） グラフ 無向 有向 ラベル付き（英語版） 重み付き（英語版） ハイパーグラフ 接続行列 隣接行列 隣接リスト
指標	位数（英語版） サイズ（英語版） 次数 次数行列 距離（英語版） 半径 直径 内周 (頂点)彩色数 辺彩色数（英語版） 点連結度 辺連結度 交叉数（英語版）
部分構造	ループ（英語版） 多重辺（英語版） 部分グラフ（英語版） 誘導部分グラフ 道 閉道 連結成分（英語版） 強連結成分（英語版） 橋（英語版） カット クリーク 独立集合 支配集合（英語版） マッチング オイラー路 シュタイナー木 全域木 ハミルトン路
全体構造	連結グラフ 正則グラフ 立方体グラフ ケージ 強正則グラフ 木 平面グラフ 2部グラフ 有向非巡回グラフ 弦グラフ ムーアグラフ パーフェクトグラフ 対称グラフ 半対称グラフ 頂点推移グラフ 辺推移グラフ 距離推移グラフ 補グラフ 双対グラフ グラフ同型
固有名を持つグラフ	パスグラフ（英語版）Pn 閉路グラフCn 完全グラフKn 完全2部グラフKm,n スターSn = K1,n 車輪グラフWn 空グラフ ピーターセングラフ ヒーウッドグラフ マギーグラフ ホフマンシングルトングラフ フォークマングラフ
トピック・定理	一筆書き オイラーの多面体定理 クラトフスキの定理 四色定理 五色定理 ケイリーの公式 プリューファー列 最短経路問題 巡回セールスマン問題 中国人郵便配達問題 ダイクストラ法 ベルマン-フォード法 ワーシャル-フロイド法 ハミルトン閉路問題 最大クリーク問題 頂点被覆問題 最小頂点被覆問題 最大独立集合問題 最大流最小カット定理 支配集合問題 次数直径問題 安定結婚問題
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