区間グラフ

正式には、区間グラフは区間の族

S_i, （i = 0, 1, 2, ... ）

に対し、頂点 v_i をそれぞれ1個ずつ与え、 S_iとS_jが空集合ではない共通部分（交差）を持つ場合にのみ、v_i と v_j を辺で結んだ、無向グラフである。つまり、グラフ G の辺集合 E(G)は

E(G) = {{v_i, v_j} | S_i ∩ S_j ≠ ∅}.

である。

ある3つの頂点に対して、そのうち2つを含むが3つめの頂点に隣接する頂点を含まないパスが存在する場合、そのグラフ G はasteroidal tripleを形成する。また、asteroidal triple を含まない場合、グラフはAT-freeという。 区間グラフの初期の特徴付けは以下のようなものであった。

区間グラフは以下のグラフと同値である。

• AT-freeである弦グラフ^[1]

• G の極大クリークが、i < k ならば任意のv ∈ M_i ∩ M_k であるようにM₁, M₂, ..., M_k と順序付けができるグラフ（i ≤ j ≤ kなるv ∈ M_j についても同様）^[2]。

• 極大クリークに含まれる辺の被覆が、クリークパス表現に配置することができるグラフ^[3]。

• 誘導部分グラフとして閉路グラフ C₄ を含まず、補グラフが比較可能グラフではないグラフ^[4]。

他にも、区間グラフは様々な特徴付けがなされている^[5][6]。

与えられたグラフ G = (V, E) が区間グラフであるかは、頂点被覆に関して連続な G の極大クリークの順番を求めることで O(|V|+|E|) 時間で判別できる。^[要出典]

Booth & Lueker (1976)による線形時間アルゴリズムはPQ-木を用いたデータ構造をベースにしていた複雑な手法であったが、Habib et al. (2000)が「区間グラフは弦グラフかつ補グラフが比較可能グラフである」という性質を用い、よりシンプルな辞書順幅優先探索を用いた手法を示した^[2][7]。 Corneil, Olariu & Stewart (2009)に6-sweep 辞書順幅優先探索を用いた手法も紹介されている。

AT-freeな弦グラフとしての特徴づけにより、区間グラフは強弦グラフであり、パーフェクトグラフである^[1]。 補グラフが比較可能グラフであり、その大小関係はその区間順序(interval order)である^[4][2]。

弦グラフでありその補グラフが比較可能であるという性質より、あるグラフとその補グラフの両方が区間グラフである場合、そしてその時に限りそれはスプリットグラフであり、置換グラフである。

任意の2区間が、重複区間を持たないかどちらかが完全に被覆する区間グラフは、自明なパーフェクトグラフ（英語版）である。

グラフのboxicityが1以上の場合、そしてその時に限り、そのグラフは区間グラフである。つまり、グラフ G の boxicity は区間グラフの辺集合の交差が G となるような頂点と同じ集合の区間集合の最小数である。

区間グラフの始点と終点を接続したものを円-弧グラフと呼び、全区間を円、区間を弧と呼ぶ。台形グラフも区間グラフの一般化である。 連結グラフの内、三角形を含まない区間グラフはキャタピラ木である^[8]。

真区間グラフは、被覆するような区間が存在しない区間グラフを指す。図は区間Bが区間Aに被覆され、区間Eは区間Dに、そして更に区間Dは区間Cに被覆されているため、真区間グラフではない。 単位区間グラフはすべての区間が長さ1であるような区間グラフである。同一区間を持たない単位区間グラフは、真区間グラフである。真区間グラフが常に単位区間グラフであるわけではないが、単位区間グラフは真区間グラフである^[9]。真区間グラフは、クローフリーグラフであり、真区間グラフはクローフリー区間グラフである。しかし、区間グラフではないクローフリーグラフも存在する^[10]。

区間グラフが、 q 個の例外区間を除き、他の区間に被覆される区間を持たない場合、q-真区間グラフであると呼ぶ。この表記では、真区間グラフは 0-真区間グラフである^[11]。 図では、B, D, Eの3つが被覆されており、この3つ以外は真区間グラフを満たすため、3-真区間グラフである。

区間グラフが p 個の例外区間を除き、他の区間を被覆する区間を持たない場合、p-仮区間グラフと呼ぶ。この表記では、真区間グラフは 0-仮区間グラフである^[12] 図では、A, C, Dが他の区間を被覆し、この3つ以外は真区間グラフを満たすため、3-仮区間グラフである。

k +1 段の入れ子になっていない区間グラフを、k -重であると呼ぶ。真区間グラフは被覆する区間を持たないため、 1-重区間グラフである^[13]。

区間グラフの数学理論は、ランド研究所の数学部門の研究者によって、応用を視野に入れて発展された。この部門には、Delbert FulkersonやVictor Kleeといったリーダーの他に、Peter C. Fishburnや、Alan C. TuckerやJoel E. Cohenなど学生といった若い研究者もいた^[14]。Cohenは、集団生物学の数学的モデル、特に食物連鎖に区間グラフを応用した。^[15]

区間グラフはオペレーションズ・リサーチのリソース割り当てやスケジューリングの制約を表すために用いられる。これらの応用では、それぞれの区間はリソースを必要とする区間（例えば、分散コンピューティングのプロセッサや授業のための教室）を表す。独立集合の最大重さは、リソースが衝突することなく割り当てが完了する、最良の割り当てを見つける問題の並列数を表す^[16]。 区間グラフの最適彩色は最小のリソースへの割り当てを表し、貪欲彩色法により多項式時間で計算可能である^[17]。

遺伝学やバイオインフォマティクスや計算機科学などの他の応用も存在する。DNAの断片から連続した元のゲノムの配列を予想するマッピングなどに使われる^[18]。区間はtemporal reasoningでも重要な役割を担う^[19]。

任意のグラフ G に対する、 Gの区間completionとは、部分グラフとしてGを含む同じ頂点集合上の区間グラフである。パラメータ化された区間completion（k個の追加辺をもつ区間拡大グラフを見つける）は、準指数関数時間で解決可能である^[20][21]。

区間グラフのパス幅は最大クリークのサイズ-1であり、彩色数-1である。任意のグラフに対するパス幅はG を部分グラフとして含む区間グラフの最小のパス幅である。^[22]。