Publication
Improved Massively Parallel Computation Algorithms for MIS, Matching, and Vertex Cover
Concepts associés (33)
Maximum weight matching
In computer science and graph theory, the maximum weight matching problem is the problem of finding, in a weighted graph, a matching in which the sum of weights is maximized. A special case of it is the assignment problem, in which the input is restricted to be a bipartite graph, and the matching constrained to be have cardinality that of the smaller of the two partitions. Another special case is the problem of finding a maximum cardinality matching on an unweighted graph: this corresponds to the case where all edge weights are the same.
Matching in hypergraphs
In graph theory, a matching in a hypergraph is a set of hyperedges, in which every two hyperedges are disjoint. It is an extension of the notion of matching in a graph. Recall that a hypergraph H is a pair (V, E), where V is a set of vertices and E is a set of subsets of V called hyperedges. Each hyperedge may contain one or more vertices. A matching in H is a subset M of E, such that every two hyperedges e_1 and e_2 in M have an empty intersection (have no vertex in common).
Coloration de graphe
thumb|Une coloration du graphe de Petersen avec 3 couleurs. En théorie des graphes, la coloration de graphe consiste à attribuer une couleur à chacun de ses sommets de manière que deux sommets reliés par une arête soient de couleur différente. On cherche souvent à utiliser le nombre minimal de couleurs, appelé nombre chromatique. La coloration fractionnaire consiste à chercher non plus une mais plusieurs couleurs par sommet et en associant des coûts à chacune.
Degré (théorie des graphes)
thumb|Un graphe non orienté où on a indiqué le degré de chaque sommet sur ce sommet. Dans ce graphe, le degré maximal est et le degré minimal est . En mathématiques, et plus particulièrement en théorie des graphes, le degré (ou valence) d'un sommet d'un graphe est le nombre de liens (arêtes ou arcs) reliant ce sommet, avec les boucles comptées deux fois. Le degré d'un sommet est noté . Dans le cas d'un graphe orienté, on parle aussi du degré entrant d'un sommet , c'est-à-dire le nombre d'arcs dirigés vers le sommet , et du degré sortant de ce sommet , c'est-à-dire le nombre d'arcs sortant de .
Stable (théorie des graphes)
thumb|280px|L'ensemble des sommets en bleu dans ce graphe est un stable maximal du graphe. En théorie des graphes, un stable – appelé aussi ensemble indépendant ou independent set en anglais – est un ensemble de sommets deux à deux non adjacents. La taille d'un stable est égale au nombre de sommets qu'il contient. La taille maximum d'un stable d'un graphe, noté I(G), est un invariant du graphe. Il peut être relié à d'autres invariants, par exemple à la taille de l'ensemble dominant maximum, noté dom(G).
Well-covered graph
In graph theory, a well-covered graph is an undirected graph in which every minimal vertex cover has the same size as every other minimal vertex cover. Equivalently, these are the graphs in which all maximal independent sets have equal size. Well-covered graphs were defined and first studied by Michael D. Plummer in 1970. The well-covered graphs include all complete graphs, balanced complete bipartite graphs, and the rook's graphs whose vertices represent squares of a chessboard and edges represent moves of a chess rook.
Epsilon d'une machine
L'epsilon d'un microprocesseur (abrégé en eps) donne la limite supérieure de l'erreur d'approximation relative causé par l'arrondi des calculs de ce microprocesseur en arithmétique à virgule flottante. Cette valeur est une caractéristique de l'arithmétique des ordinateurs dans le domaine de l'analyse numérique, et par extension dans le sujet du calcul scientifique. Les valeurs d'epsilon standards suivantes s'appliquent pour le matériel implémentant les normes IEEE de calcul en virgule flottante: Une procédure d'arrondi est une procédure de choix de la représentation d'un nombre réel dans un système de numération en virgule flottante.
Parallélisme (informatique)
vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.
Ensemble dominant
En théorie des graphes, un ensemble dominant (ou dominating set en anglais) d'un graphe G = ( S, A ) est un sous-ensemble D de l'ensemble S des sommets tel que tout sommet qui n'appartient pas à D possède au moins une arête d'extrémité un sommet de D. Le problème de l'ensemble dominant est de déterminer, étant donné G et un entier naturel k, si G possède un ensemble dominant d'au plus k sommets. Ce problème est NP-complet.
Voisinage (théorie des graphes)
En théorie des graphes on dit que deux sommets d'un graphe non-orienté sont voisins ou adjacents s'ils sont reliés par une arête. Le voisinage d'un sommet peut désigner l'ensemble de ses sommets voisins ou bien un sous-graphe associé, par exemple le sous-graphe induit. Dans un graphe orienté, on emploie généralement le terme de prédécesseur ou de successeur. Dans un graphe non orienté , le voisinage d'un sommet , souvent noté (N pour neighbourhood) peut désigner plusieurs choses : L'ensemble des sommets voisins : Les sous-graphe de induit par les sommets précédents, avec ou sans selon les versions.