ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
Дискретные структуры
МФТИ, весна 2014
Александр Дайняк
www.dainiak.com
Одно обобщение деления многочленов
Утверждение.
Пусть 𝑃 ∈ 𝔽 𝑥1, … , 𝑥 𝑚 и 𝑃 ∈ 𝔽 𝑥𝑖 — произвольные ненулевые многочлены.
Тогда существуют 𝑄, 𝑅 ∈ 𝔽 𝑥1, … , 𝑥 𝑚 , такие, что
𝑃 = 𝑃 ⋅ 𝑄 + 𝑅,
и deg 𝑥 𝑖
𝑅 < deg 𝑥 𝑖
𝑃.
Доказательство: во всех мономах 𝑃, куда 𝑥𝑖 входит в степени больше
deg 𝑥 𝑖
𝑅, заменяем эту степень, выразив её через 𝑃.
По сути, это «деление столбиком», в котором мы рассматриваем 𝑃 как
многочлен от 𝑥𝑖 с коэффициентами из 𝔽 𝑥1, … , 𝑥𝑖−1, 𝑥𝑖+1, … , 𝑥 𝑚 .
Пример
Пусть 𝑃 ≔ 𝑥1
5
𝑥2
8
𝑥4 + 𝑥1
2
+ 𝑥1 𝑥3 и 𝑃 ≔ 𝑥1
2
+ 3𝑥1. Тогда
𝑃 = 𝑥1
3
𝑥2
8
𝑥4 ⋅ 𝑃 − 3𝑥1 + 𝑃 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 =
= 𝑥1
3
𝑥2
8
𝑥4 + 1 ⋅ 𝑃 − 3𝑥1
4
𝑥2
8
𝑥4 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 =
= 𝑥1
3
𝑥2
8
𝑥4 + 1 ⋅ 𝑃 − 3𝑥1
2
𝑥2
8
𝑥4 𝑃 − 3𝑥1 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 =
= 𝑥1
3
𝑥2
8
𝑥4 − 3𝑥1
2
𝑥2
8
𝑥4 + 1 ⋅ 𝑃 + 9𝑥1
3
𝑥2
8
𝑥4 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 =
= … ⋅ 𝑃 + 9𝑥1 𝑥2
8
𝑥4 𝑃 − 3𝑥1 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 =
= … ⋅ 𝑃 − 27𝑥1
2
𝑥2
8
𝑥4 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 =
= … ⋅ 𝑃 − 27𝑥2
8
𝑥4 𝑃 − 3𝑥1 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 =
= …
𝑄
⋅ 𝑃 + 81𝑥1 𝑥2
8
𝑥4 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3
𝑅
Теорема Алона о нулях
Теорема.
Пусть 𝑃 ∈ 𝔽 𝑥1, … , 𝑥 𝑚 — произвольный полином,
и пусть 𝑥1
𝑡1
⋅ … ⋅ 𝑥 𝑚
𝑡 𝑚
— моном старшей степени, то есть 𝑖 𝑡𝑖 = deg 𝑃.
Пусть 𝑆1, … , 𝑆 𝑚 ⊆ 𝔽 — произвольные множества, такие, что 𝑆𝑖 ≥ 𝑡𝑖 + 1
для всех 𝑖.
Тогда найдутся такие 𝑠1 ∈ 𝑆1, … , 𝑠 𝑚 ∈ 𝑆 𝑚, что
𝑃 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0
Доказательство теоремы Алона
Доказательство: индукция по deg 𝑃.
Если deg 𝑃 = 1, то 𝑃 — линейная форма:
𝑃 𝑥1, … , 𝑥 𝑚 = 𝑐0 +
𝑖
𝑐𝑖 𝑥𝑖
Если, например, 𝑐1 ≠ 0, то 𝑆1 ≥ 2 и, как бы ни были фиксированы
𝑥2 ← 𝑠2, … , 𝑥 𝑚 ← 𝑠 𝑚, уравнение 𝑃 𝑥1, 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 = 0 имеет
не более одного корня.
Значит, найдётся 𝑠1 ∈ 𝑆1, для которого 𝑃 𝑠1, 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0.
Доказательство теоремы Алона
Пусть deg 𝑃 > 1, и для многочленов меньшей степени утверждение
теоремы выполнено.
Б.о.о. будем считать, что 𝑡1 > 0.
Зафиксируем произвольное 𝑠 ∈ 𝑆1 и поделим с остатком 𝑃 на 𝑥1 − 𝑠 :
𝑃 = 𝑥1 − 𝑠 ⋅ 𝑄 + 𝑅,
где 𝑄 ≢ 0 и deg 𝑥1
𝑅 < deg 𝑥1
𝑥1 − 𝑠 = 1, то есть 𝑅 не зависит от 𝑥1.
Доказательство теоремы Алона
𝑃 = 𝑥1 − 𝑠 ⋅ 𝑄 + 𝑅,
где 𝑄 ≢ 0 и deg 𝑥1
𝑅 < deg 𝑥1
(𝑥1 − 𝑠) = 1, т.е. 𝑅 не зависит от 𝑥1.
Если найдётся набор 𝑠2 ∈ 𝑆2, … , 𝑠 𝑚 ∈ 𝑆 𝑚, такой, что 𝑅 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0, то
𝑃 𝑠, 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0,
что и требовалось.
Остаётся разобрать случай, когда
∀𝑠2 ∈ 𝑆2, … , ∀𝑠 𝑚 ∈ 𝑆 𝑚 𝑅 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 = 0.
Доказательство теоремы Алона
𝑃 = 𝑥1 − 𝑠 ⋅ 𝑄 + 𝑅
Т.к. в 𝑃 один из мономов степени deg 𝑃 имеет вид 𝑥1
𝑡1
⋅ … ⋅ 𝑥 𝑚
𝑡 𝑚
,
то в 𝑄 один из мономов степени deg 𝑄 имеет вид 𝑥1
𝑡1−1
⋅ … ⋅ 𝑥 𝑚
𝑡 𝑚
.
По предположению индукции, найдутся такие
𝑠1 ∈ 𝑆1 ∖ 𝑠 , 𝑠2 ∈ 𝑆2, … , 𝑠 𝑚 ∈ 𝑆 𝑚,
для которых
𝑄 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0.
Для таких 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 получаем
𝑃 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 = 𝑠1 − 𝑠 ⋅ 𝑄 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0
Аддитивная комбинаторика
Аддитивная комбинаторика изучает свойства подмножеств
натуральных чисел и абелевых групп при сложении.
Пусть 𝐴, 𝐵 ⊆ 𝐺, где 𝐺 — абелева группа.
Обозначим
𝐴 + 𝐵 ≔ 𝑎 + 𝑏 ∣ 𝑎 ∈ 𝐴, 𝑏 ∈ 𝐵
Вопрос: как можно оценить 𝐴 + 𝐵 , если известны 𝐴 и 𝐵 ?
Пример простой оценки сверху:
𝐴 + 𝐵 ≤ min 𝐺 , 𝐴 ⋅ 𝐵
Теорема Коши—Давенпорта
Теорема (Cauchy, Davenport).
Если 𝐴, 𝐵 ⊆ ℤ 𝑝, где 𝑝 — простое число, то
𝐴 + 𝐵 ≥ min 𝑝, 𝐴 + 𝐵 − 1
Доказательство:
Сначала рассмотрим лёгкий случай 𝐴 + 𝐵 > 𝑝.
Для любого 𝑐 ∈ ℤ 𝑝 имеем
𝐴 + 𝑐 − 𝐵 = 𝐴 + 𝐵 > 𝑝
а значит 𝐴 ∩ 𝑐 − 𝐵 ≠ ∅, и найдутся 𝑎 ∈ 𝐴 и 𝑏 ∈ 𝐵, такие, что
𝑎 = 𝑐 − 𝑏. Отсюда 𝑐 ∈ 𝐴 + 𝐵.
Т.к. 𝑐 брался произвольным, получаем 𝐴 + 𝐵 = ℤ 𝑝.
Теорема Коши—Давенпорта
Пусть теперь 𝐴 + 𝐵 ≤ 𝑝.
Допустим, что 𝐴 + 𝐵 < 𝐴 + 𝐵 − 1, и придём к противоречию.
По предположению, найдётся 𝐶 ⊂ ℤ 𝑝, такое, что 𝐶 = 𝐴 + 𝐵 − 2
и 𝐴 + 𝐵 ⊆ 𝐶.
Рассмотрим многочлен
𝑃 𝑥, 𝑦 ≔
𝑐∈𝐶
𝑥 + 𝑦 − 𝑐 ∈ ℤ 𝑝 𝑥, 𝑦
Заметим, что 𝑃 𝑥, 𝑦 = 0 для любых 𝑥 ∈ 𝐴, 𝑦 ∈ 𝐵.
Теорема Коши—Давенпорта
𝑃 𝑥, 𝑦 ≔
𝑐∈𝐶
𝑥 + 𝑦 − 𝑐 ∈ ℤ 𝑝 𝑥, 𝑦
Раскрыв скобки в определении 𝑃, видим, что
coef 𝑥 𝐴 −1 𝑦 𝐵 −1 𝑃 = 𝐴 + 𝐵 −2 !
𝐴 −1 ! 𝐵 −1 !
mod 𝑝 ≠ 0
то есть моном 𝑥 𝐴 −1 𝑦 𝐵 −1 реально входит в многочлен.
По теореме Алона, найдутся 𝑎 ∈ 𝐴 и 𝑏 ∈ 𝐵, такие, что 𝑃 𝑎, 𝑏 ≠ 0.
Но такого не может быть по определению 𝑃.
Покрытие вершин куба гиперплоскостями
Вопрос: сколько плоскостей нужно, чтобы покрыть все, кроме
одной, вершины куба?
Теорема (Алон, Фюреди).
Наименьшее число плоскостей, достаточное, чтобы покрыть все,
кроме одной, вершины куба в ℝ 𝑛, равно 𝑛.
Доказательство:
Б.о.о. будем считать, что у нас куб 0,1 𝑛, и что вершина, которую
мы не покрываем 0,0, … , 0 .
Покрытие вершин куба гиперплоскостями
Куб 0,1 𝑛, не покрываем вершину 0,0, … , 0 .
𝑛 плоскостей достаточно — например, такие:
• 𝑥1 − 1 = 0
• 𝑥2 − 1 = 0
• …
• 𝑥 𝑛 − 1 = 0
Сложная часть — доказать, что меньшим числом плоскостей
не обойтись.
Докажем это от противного…
Покрытие вершин куба гиперплоскостями
Допустим, мы обошлись 𝑚 плоскостями, 𝑚 < 𝑛. Пусть их уравнения такие:
𝒂1, 𝒙 − 𝑏1 = 0
⋮
𝒂 𝑚, 𝒙 − 𝑏 𝑚 = 0
При этом 𝑏1, … , 𝑏 𝑚 ≠ 0, т.к. ни одна из плоскостей не должна покрывать точку 0,0, … , 0 .
Рассмотрим многочлен:
𝑃 𝑥1, … , 𝑥 𝑛 ≔
𝑗=1
𝑚
𝑏𝑗 − 𝒂𝑗, 𝒙 −
𝑗=1
𝑚
𝑏𝑗 ⋅
𝑖=1
𝑛
1 − 𝑥𝑖
Имеем deg 𝑃 = 𝑛, и
coef 𝑥1⋅𝑥2⋅…⋅𝑥 𝑛
𝑃 = −1 𝑛+1
𝑗=1
𝑚
𝑏𝑗 ≠ 0.
По теореме Алона, найдутся 𝛼1 ∈ 0,1 , … , 𝛼 𝑛 ∈ 0,1 , для которых 𝑃 𝛼1, … , 𝛼 𝑛 ≠ 0.
Покрытие вершин куба гиперплоскостями
Допустим, мы обошлись 𝑚 плоскостями:
𝒂1, 𝒙 − 𝑏1 = 0
⋮
𝒂 𝑚, 𝒙 − 𝑏 𝑚 = 0
По теореме Алона, найдётся точка из 0,1 𝑛, на которой многочлен
𝑃 𝑥1, … , 𝑥 𝑛 ≔ 𝑗=1
𝑚
𝑏𝑗 − 𝒂𝑗, 𝒙 − 𝑗=1
𝑚
𝑏𝑗 ⋅ 𝑖=1
𝑛
1 − 𝑥𝑖
не равен нулю. Но это невозможно:
• 𝑃 0, … , 0 = 𝑗=1
𝑚
𝑏𝑗 − 𝑗=1
𝑚
𝑏𝑗 ⋅ 𝑖=1
𝑛
1 = 0
• Для любой точки 𝛼1, … , 𝛼 𝑛 ∈ 0,1 𝑛
∖ 0, … , 0 имеем
𝑃 𝛼1, … , 𝛼 𝑛 = 𝑗=1
𝑚
0 − 𝑗=1
𝑚
𝑏𝑗 ⋅ 0 = 0
Регулярные подграфы в регулярных графах
Общая постановка многих задач в теории графов:
в данном графе с известными свойствами выделить подграф
с требуемыми свойствами.
Например:
• В заданном графе найти максимальную клику
• В заданном несвязном графе найти компоненту связности с
максимальным числом вершин.
• …
Регулярные подграфы в регулярных графах
Вопрос: во всяком ли 𝑘-регулярном графе существует
𝑘 − 1 -регулярный подграф?
Известно следующее:
• Это так для 𝑘 ≤ 3 — простое упражнение.
• Это так для 𝑘 = 4 — и это трудная теорема (В.А. Ташкинов ’1984)
• Это в общем случае не верно для 𝑘 ≥ 6
Регулярные подграфы в регулярных графах
Вопрос: во всяком ли 𝑘-регулярном графе существует
𝑘′-регулярный подграф (𝑘′ < 𝑘)?
Известно, например, что для любых нечётных 𝑘 и 𝑘′
ответ на вопрос положительный.
Если ослабить условие «строгой» регулярности и рассматривать
«почти регулярные» графы (у которых степени вершин близки,
но необязательно равны) — тоже можно доказать кое-что
интересное…
Регулярные подграфы в регулярных графах
Теорема (Алон, Фридланд, Калаи).
Пусть 𝑝 — простое число. Пусть 𝐺 = 𝑉, 𝐸 — мультиграф
(без петель), удовлетворяющий условиям
• Δ 𝐺 ≤ 2𝑝 − 1,
• 1
𝑉 𝑣∈𝑉 𝑑 𝑣 > 2𝑝 − 2.
Тогда в 𝐺 есть 𝑝-регулярный подграф.
Доказательство теоремы А—Ф—К
• Δ 𝐺 ≤ 2𝑝 − 1, и 1
𝑉 𝑣∈𝑉 𝑑 𝑣 > 2𝑝 − 2
Для каждого 𝑣 ∈ 𝑉 и 𝑒 ∈ 𝐸 положим
𝟙 𝑣,𝑒 ≔
1, если 𝑣 и 𝑒 инцидентны
0, иначе
Каждому 𝑒 ∈ 𝐸 сопоставим переменную 𝑥 𝑒.
Рассмотрим многочлен от переменных 𝑥 𝑒 𝑒∈𝐸 с коэффициентами в ℤ 𝑝:
𝑃 ≔
𝑣∈𝑉
1 −
𝑒∈𝐸
𝟙 𝑣,𝑒 𝑥 𝑒
𝑝−1
−
𝑒∈𝐸
1 − 𝑥 𝑒
Доказательство теоремы А—Ф—К
• 1
𝑉 𝑣∈𝑉 𝑑 𝑣 > 2𝑝 − 2
𝑃 ≔
𝑣∈𝑉
1 −
𝑒∈𝐸
𝟙 𝑣,𝑒 𝑥 𝑒
𝑝−1
𝑄
−
𝑒∈𝐸
1 − 𝑥 𝑒
Из условия, 2 ⋅ 𝐸 = 𝑣∈𝑉 𝑑 𝑣 > 2𝑝 − 2 ⋅ 𝑉 , отсюда
deg 𝑄 ≤ 𝑝 − 1 ⋅ 𝑉 < 𝐸 .
Следовательно, deg 𝑃 = 𝐸 .
При этом, coef 𝑒∈𝐸 𝑥 𝑒
𝑃 = −1 𝐸 +1
≠ 0.
Доказательство теоремы А—Ф—К
𝑃 ≔
𝑣∈𝑉
1 −
𝑒∈𝐸
𝟙 𝑣,𝑒 𝑥 𝑒
𝑝−1
−
𝑒∈𝐸
1 − 𝑥 𝑒
deg 𝑃 = 𝐸 и coef 𝑒∈𝐸 𝑥 𝑒
𝑃 = −1 𝐸 +1
≠ 0.
Значит, по теореме Алона, найдётся набор значений 𝜶 = 𝛼 𝑒 𝑒∈𝐸 ∈ 0,1 𝐸
, такой,
что 𝑃 𝜶 ≠ 0.
При этом для любого 𝑣 ∈ 𝑉 имеем
𝑒∈𝐸
𝟙 𝑣,𝑒 𝛼 𝑒 =
𝑝
0,
иначе, по м. т. Ферма, получилось бы 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝛼 𝑒
𝑝−1
=
𝑝
1 ⇒ 𝑃 𝜶 = 0 (в ℤ 𝑝).
Доказательство теоремы А—Ф—К
• Δ 𝐺 ≤ 2𝑝 − 1
• 𝑃 ≔ 𝑣∈𝑉 1 − 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝑥 𝑒
𝑝−1
− 𝑒∈𝐸 1 − 𝑥 𝑒
Нашли 𝜶 ∈ 0,1 𝐸
, т. ч. 𝑃 𝜶 ≠ 0, и ∀𝑣 ∈ 𝑉
𝑒∈𝐸
𝟙 𝑣,𝑒 𝛼 𝑒 =
𝑝
0
Кроме того, видно, что 𝜶 ≠ 𝟎. Взяв те рёбра 𝐺, для которых 𝛼 𝑒 = 1,
и все вершины 𝐺, получим непустой остовный подграф 𝐺′.
В подграфе 𝐺′ степень каждой вершины 𝑣 равна 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝛼 𝑒 =
𝑝
0,
а значит, эта степень равна нулю либо 𝑝.
Доказательство теоремы А—Ф—К
По набору 𝜶 построили непустой остовный подграф 𝐺′.
В подграфе 𝐺′ степень каждой вершины равна нулю или 𝑝.
Выбросив из 𝐺′ вершины нулевой степени, получим искомый
𝑝-регулярный подграф.

More Related Content

What's hot (20)

Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—БассалыгоГраницы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Alex Dainiak
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Alex Dainiak
метод пособие
метод пособиеметод пособие
метод пособие
oquzaman
Гиперграфы. Покрытия. Жадный алгоритм.
Гиперграфы. Покрытия. Жадный алгоритм.Гиперграфы. Покрытия. Жадный алгоритм.
Гиперграфы. Покрытия. Жадный алгоритм.
Alex Dainiak
Основы комбинаторики II. Разбор задач
Основы комбинаторики II. Разбор задачОсновы комбинаторики II. Разбор задач
Основы комбинаторики II. Разбор задач
DEVTYPE
Скорость роста функций
Скорость роста функцийСкорость роста функций
Скорость роста функций
DEVTYPE
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуляЛинейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
DEVTYPE
Теорема Рамсея, оценки чисел Рамсея
Теорема Рамсея, оценки чисел РамсеяТеорема Рамсея, оценки чисел Рамсея
Теорема Рамсея, оценки чисел Рамсея
Alex Dainiak
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-1220081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
Computer Science Club
Квадратичная математика
Квадратичная математикаКвадратичная математика
Квадратичная математика
DEVTYPE
Основы теории графов 10: экстремальная теория графов
Основы теории графов 10: экстремальная теория графовОсновы теории графов 10: экстремальная теория графов
Основы теории графов 10: экстремальная теория графов
Alex Dainiak
Логарифмические уранения
Логарифмические ураненияЛогарифмические уранения
Логарифмические уранения
Slava Antipov
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_iPrimenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Dimon4
Линейная алгебра - I
Линейная алгебра - IЛинейная алгебра - I
Линейная алгебра - I
DEVTYPE
20101028 proof complexity_hirsch_lecture06
20101028 proof complexity_hirsch_lecture0620101028 proof complexity_hirsch_lecture06
20101028 proof complexity_hirsch_lecture06
Computer Science Club
Разбор задач модуля Комбинаторика l
Разбор задач модуля Комбинаторика lРазбор задач модуля Комбинаторика l
Разбор задач модуля Комбинаторика l
DEVTYPE
Kasatelnaya k grafiku_funkcii
Kasatelnaya k grafiku_funkciiKasatelnaya k grafiku_funkcii
Kasatelnaya k grafiku_funkcii
Ivanchik5
Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—БассалыгоГраницы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Alex Dainiak
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Alex Dainiak
метод пособие
метод пособиеметод пособие
метод пособие
oquzaman
Гиперграфы. Покрытия. Жадный алгоритм.
Гиперграфы. Покрытия. Жадный алгоритм.Гиперграфы. Покрытия. Жадный алгоритм.
Гиперграфы. Покрытия. Жадный алгоритм.
Alex Dainiak
Основы комбинаторики II. Разбор задач
Основы комбинаторики II. Разбор задачОсновы комбинаторики II. Разбор задач
Основы комбинаторики II. Разбор задач
DEVTYPE
Скорость роста функций
Скорость роста функцийСкорость роста функций
Скорость роста функций
DEVTYPE
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуляЛинейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
DEVTYPE
Теорема Рамсея, оценки чисел Рамсея
Теорема Рамсея, оценки чисел РамсеяТеорема Рамсея, оценки чисел Рамсея
Теорема Рамсея, оценки чисел Рамсея
Alex Dainiak
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-1220081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
20081123 structuralcomplexitytheory lecture11-12
Computer Science Club
Квадратичная математика
Квадратичная математикаКвадратичная математика
Квадратичная математика
DEVTYPE
Основы теории графов 10: экстремальная теория графов
Основы теории графов 10: экстремальная теория графовОсновы теории графов 10: экстремальная теория графов
Основы теории графов 10: экстремальная теория графов
Alex Dainiak
Логарифмические уранения
Логарифмические ураненияЛогарифмические уранения
Логарифмические уранения
Slava Antipov
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_iPrimenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Dimon4
Линейная алгебра - I
Линейная алгебра - IЛинейная алгебра - I
Линейная алгебра - I
DEVTYPE
20101028 proof complexity_hirsch_lecture06
20101028 proof complexity_hirsch_lecture0620101028 proof complexity_hirsch_lecture06
20101028 proof complexity_hirsch_lecture06
Computer Science Club
Разбор задач модуля Комбинаторика l
Разбор задач модуля Комбинаторика lРазбор задач модуля Комбинаторика l
Разбор задач модуля Комбинаторика l
DEVTYPE
Kasatelnaya k grafiku_funkcii
Kasatelnaya k grafiku_funkciiKasatelnaya k grafiku_funkcii
Kasatelnaya k grafiku_funkcii
Ivanchik5

Similar to Теорема Алона о нулях и её применения (20)

Производящие функции
Производящие функцииПроизводящие функции
Производящие функции
Alex Dainiak
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодированияКоды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Alex Dainiak
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—ШпильманаЗадача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Alex Dainiak
Reshenie diofantovyh uravnenij
Reshenie diofantovyh uravnenijReshenie diofantovyh uravnenij
Reshenie diofantovyh uravnenij
dimonz9
Основы теории графов 04: метрики на деревьях
Основы теории графов 04: метрики на деревьяхОсновы теории графов 04: метрики на деревьях
Основы теории графов 04: метрики на деревьях
Alex Dainiak
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Alex Dainiak
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкостьГрафовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Alex Dainiak
Циклические коды. Граница БЧХ
Циклические коды. Граница БЧХЦиклические коды. Граница БЧХ
Циклические коды. Граница БЧХ
Alex Dainiak
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизацииЦиклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Alex Dainiak
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графыОсновы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Alex Dainiak
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Alex Dainiak
Решение уравнений высших степеней.pptx d
Решение уравнений высших степеней.pptx dРешение уравнений высших степеней.pptx d
Решение уравнений высших степеней.pptx d
aynuramuxiyatdinova1
VOL-1-No-53-2020
VOL-1-No-53-2020VOL-1-No-53-2020
VOL-1-No-53-2020
Sciences of Europe
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклыОсновы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Alex Dainiak
7958 квадратные уравнения. алгебра 8
7958 квадратные уравнения. алгебра 87958 квадратные уравнения. алгебра 8
7958 квадратные уравнения. алгебра 8
jasperwtf
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графахОсновы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Alex Dainiak
1742 повторяем математику за курс средней школы арефьева и.г-2015 -118с
1742  повторяем математику за курс средней школы арефьева и.г-2015 -118с1742  повторяем математику за курс средней школы арефьева и.г-2015 -118с
1742 повторяем математику за курс средней школы арефьева и.г-2015 -118с
psvayy
Use of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signatureUse of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signature
Andrei Poliakov
Opredelennyj integral
Opredelennyj integralOpredelennyj integral
Opredelennyj integral
Dimon4
десять способов решений кв. ур ий
десять способов решений кв. ур ийдесять способов решений кв. ур ий
десять способов решений кв. ур ий
NovikovaOG
Производящие функции
Производящие функцииПроизводящие функции
Производящие функции
Alex Dainiak
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодированияКоды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Alex Dainiak
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—ШпильманаЗадача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Alex Dainiak
Reshenie diofantovyh uravnenij
Reshenie diofantovyh uravnenijReshenie diofantovyh uravnenij
Reshenie diofantovyh uravnenij
dimonz9
Основы теории графов 04: метрики на деревьях
Основы теории графов 04: метрики на деревьяхОсновы теории графов 04: метрики на деревьях
Основы теории графов 04: метрики на деревьях
Alex Dainiak
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Alex Dainiak
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкостьГрафовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Alex Dainiak
Циклические коды. Граница БЧХ
Циклические коды. Граница БЧХЦиклические коды. Граница БЧХ
Циклические коды. Граница БЧХ
Alex Dainiak
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизацииЦиклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Alex Dainiak
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графыОсновы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Alex Dainiak
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Alex Dainiak
Решение уравнений высших степеней.pptx d
Решение уравнений высших степеней.pptx dРешение уравнений высших степеней.pptx d
Решение уравнений высших степеней.pptx d
aynuramuxiyatdinova1
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклыОсновы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Alex Dainiak
7958 квадратные уравнения. алгебра 8
7958 квадратные уравнения. алгебра 87958 квадратные уравнения. алгебра 8
7958 квадратные уравнения. алгебра 8
jasperwtf
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графахОсновы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Alex Dainiak
1742 повторяем математику за курс средней школы арефьева и.г-2015 -118с
1742  повторяем математику за курс средней школы арефьева и.г-2015 -118с1742  повторяем математику за курс средней школы арефьева и.г-2015 -118с
1742 повторяем математику за курс средней школы арефьева и.г-2015 -118с
psvayy
Use of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signatureUse of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signature
Andrei Poliakov
Opredelennyj integral
Opredelennyj integralOpredelennyj integral
Opredelennyj integral
Dimon4
десять способов решений кв. ур ий
десять способов решений кв. ур ийдесять способов решений кв. ур ий
десять способов решений кв. ур ий
NovikovaOG

More from Alex Dainiak (16)

Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраскиОсновы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Alex Dainiak
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графыОсновы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Alex Dainiak
Основы теории графов 05: критерии планарности графов
Основы теории графов 05: критерии планарности графовОсновы теории графов 05: критерии планарности графов
Основы теории графов 05: критерии планарности графов
Alex Dainiak
Основы теории графов 03: связность
Основы теории графов 03: связностьОсновы теории графов 03: связность
Основы теории графов 03: связность
Alex Dainiak
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—ФалкерсонаОсновы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Alex Dainiak
Конспект лекций по теории кодирования
Конспект лекций по теории кодированияКонспект лекций по теории кодирования
Конспект лекций по теории кодирования
Alex Dainiak
Приложения теории кодирования
Приложения теории кодированияПриложения теории кодирования
Приложения теории кодирования
Alex Dainiak
Линейные коды
Линейные кодыЛинейные коды
Линейные коды
Alex Dainiak
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Alex Dainiak
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарностиВизуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Alex Dainiak
Визуализация графов: укладки деревьев
Визуализация графов: укладки деревьевВизуализация графов: укладки деревьев
Визуализация графов: укладки деревьев
Alex Dainiak
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладкеВизуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Alex Dainiak
Визуализация графов: история
Визуализация графов: историяВизуализация графов: история
Визуализация графов: история
Alex Dainiak
Визуализация графов: нижние оценки и NP-трудность
Визуализация графов: нижние оценки и NP-трудностьВизуализация графов: нижние оценки и NP-трудность
Визуализация графов: нижние оценки и NP-трудность
Alex Dainiak
Размерность Вапника—Червоненкиса
Размерность Вапника—ЧервоненкисаРазмерность Вапника—Червоненкиса
Размерность Вапника—Червоненкиса
Alex Dainiak
Частично-упорядоченные множества, булеан, теоремы о разложении на цепи и анти...
Частично-упорядоченные множества, булеан, теоремы о разложении на цепи и анти...Частично-упорядоченные множества, булеан, теоремы о разложении на цепи и анти...
Частично-упорядоченные множества, булеан, теоремы о разложении на цепи и анти...
Alex Dainiak
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраскиОсновы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Alex Dainiak
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графыОсновы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Alex Dainiak
Основы теории графов 05: критерии планарности графов
Основы теории графов 05: критерии планарности графовОсновы теории графов 05: критерии планарности графов
Основы теории графов 05: критерии планарности графов
Alex Dainiak
Основы теории графов 03: связность
Основы теории графов 03: связностьОсновы теории графов 03: связность
Основы теории графов 03: связность
Alex Dainiak
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—ФалкерсонаОсновы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Alex Dainiak
Конспект лекций по теории кодирования
Конспект лекций по теории кодированияКонспект лекций по теории кодирования
Конспект лекций по теории кодирования
Alex Dainiak
Приложения теории кодирования
Приложения теории кодированияПриложения теории кодирования
Приложения теории кодирования
Alex Dainiak
Линейные коды
Линейные кодыЛинейные коды
Линейные коды
Alex Dainiak
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Alex Dainiak
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарностиВизуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Alex Dainiak
Визуализация графов: укладки деревьев
Визуализация графов: укладки деревьевВизуализация графов: укладки деревьев
Визуализация графов: укладки деревьев
Alex Dainiak
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладкеВизуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Alex Dainiak
Визуализация графов: история
Визуализация графов: историяВизуализация графов: история
Визуализация графов: история
Alex Dainiak
Визуализация графов: нижние оценки и NP-трудность
Визуализация графов: нижние оценки и NP-трудностьВизуализация графов: нижние оценки и NP-трудность
Визуализация графов: нижние оценки и NP-трудность
Alex Dainiak
Размерность Вапника—Червоненкиса
Размерность Вапника—ЧервоненкисаРазмерность Вапника—Червоненкиса
Размерность Вапника—Червоненкиса
Alex Dainiak
Частично-упорядоченные множества, булеан, теоремы о разложении на цепи и анти...
Частично-упорядоченные множества, булеан, теоремы о разложении на цепи и анти...Частично-упорядоченные множества, булеан, теоремы о разложении на цепи и анти...
Частично-упорядоченные множества, булеан, теоремы о разложении на цепи и анти...
Alex Dainiak

Теорема Алона о нулях и её применения

  • 1. Дискретные структуры МФТИ, весна 2014 Александр Дайняк www.dainiak.com
  • 2. Одно обобщение деления многочленов Утверждение. Пусть 𝑃 ∈ 𝔽 𝑥1, … , 𝑥 𝑚 и 𝑃 ∈ 𝔽 𝑥𝑖 — произвольные ненулевые многочлены. Тогда существуют 𝑄, 𝑅 ∈ 𝔽 𝑥1, … , 𝑥 𝑚 , такие, что 𝑃 = 𝑃 ⋅ 𝑄 + 𝑅, и deg 𝑥 𝑖 𝑅 < deg 𝑥 𝑖 𝑃. Доказательство: во всех мономах 𝑃, куда 𝑥𝑖 входит в степени больше deg 𝑥 𝑖 𝑅, заменяем эту степень, выразив её через 𝑃. По сути, это «деление столбиком», в котором мы рассматриваем 𝑃 как многочлен от 𝑥𝑖 с коэффициентами из 𝔽 𝑥1, … , 𝑥𝑖−1, 𝑥𝑖+1, … , 𝑥 𝑚 .
  • 3. Пример Пусть 𝑃 ≔ 𝑥1 5 𝑥2 8 𝑥4 + 𝑥1 2 + 𝑥1 𝑥3 и 𝑃 ≔ 𝑥1 2 + 3𝑥1. Тогда 𝑃 = 𝑥1 3 𝑥2 8 𝑥4 ⋅ 𝑃 − 3𝑥1 + 𝑃 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 = = 𝑥1 3 𝑥2 8 𝑥4 + 1 ⋅ 𝑃 − 3𝑥1 4 𝑥2 8 𝑥4 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 = = 𝑥1 3 𝑥2 8 𝑥4 + 1 ⋅ 𝑃 − 3𝑥1 2 𝑥2 8 𝑥4 𝑃 − 3𝑥1 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 = = 𝑥1 3 𝑥2 8 𝑥4 − 3𝑥1 2 𝑥2 8 𝑥4 + 1 ⋅ 𝑃 + 9𝑥1 3 𝑥2 8 𝑥4 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 = = … ⋅ 𝑃 + 9𝑥1 𝑥2 8 𝑥4 𝑃 − 3𝑥1 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 = = … ⋅ 𝑃 − 27𝑥1 2 𝑥2 8 𝑥4 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 = = … ⋅ 𝑃 − 27𝑥2 8 𝑥4 𝑃 − 3𝑥1 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 = = … 𝑄 ⋅ 𝑃 + 81𝑥1 𝑥2 8 𝑥4 − 3𝑥1 + 𝑥1 𝑥3 𝑅
  • 4. Теорема Алона о нулях Теорема. Пусть 𝑃 ∈ 𝔽 𝑥1, … , 𝑥 𝑚 — произвольный полином, и пусть 𝑥1 𝑡1 ⋅ … ⋅ 𝑥 𝑚 𝑡 𝑚 — моном старшей степени, то есть 𝑖 𝑡𝑖 = deg 𝑃. Пусть 𝑆1, … , 𝑆 𝑚 ⊆ 𝔽 — произвольные множества, такие, что 𝑆𝑖 ≥ 𝑡𝑖 + 1 для всех 𝑖. Тогда найдутся такие 𝑠1 ∈ 𝑆1, … , 𝑠 𝑚 ∈ 𝑆 𝑚, что 𝑃 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0
  • 5. Доказательство теоремы Алона Доказательство: индукция по deg 𝑃. Если deg 𝑃 = 1, то 𝑃 — линейная форма: 𝑃 𝑥1, … , 𝑥 𝑚 = 𝑐0 + 𝑖 𝑐𝑖 𝑥𝑖 Если, например, 𝑐1 ≠ 0, то 𝑆1 ≥ 2 и, как бы ни были фиксированы 𝑥2 ← 𝑠2, … , 𝑥 𝑚 ← 𝑠 𝑚, уравнение 𝑃 𝑥1, 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 = 0 имеет не более одного корня. Значит, найдётся 𝑠1 ∈ 𝑆1, для которого 𝑃 𝑠1, 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0.
  • 6. Доказательство теоремы Алона Пусть deg 𝑃 > 1, и для многочленов меньшей степени утверждение теоремы выполнено. Б.о.о. будем считать, что 𝑡1 > 0. Зафиксируем произвольное 𝑠 ∈ 𝑆1 и поделим с остатком 𝑃 на 𝑥1 − 𝑠 : 𝑃 = 𝑥1 − 𝑠 ⋅ 𝑄 + 𝑅, где 𝑄 ≢ 0 и deg 𝑥1 𝑅 < deg 𝑥1 𝑥1 − 𝑠 = 1, то есть 𝑅 не зависит от 𝑥1.
  • 7. Доказательство теоремы Алона 𝑃 = 𝑥1 − 𝑠 ⋅ 𝑄 + 𝑅, где 𝑄 ≢ 0 и deg 𝑥1 𝑅 < deg 𝑥1 (𝑥1 − 𝑠) = 1, т.е. 𝑅 не зависит от 𝑥1. Если найдётся набор 𝑠2 ∈ 𝑆2, … , 𝑠 𝑚 ∈ 𝑆 𝑚, такой, что 𝑅 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0, то 𝑃 𝑠, 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0, что и требовалось. Остаётся разобрать случай, когда ∀𝑠2 ∈ 𝑆2, … , ∀𝑠 𝑚 ∈ 𝑆 𝑚 𝑅 𝑠2, … , 𝑠 𝑚 = 0.
  • 8. Доказательство теоремы Алона 𝑃 = 𝑥1 − 𝑠 ⋅ 𝑄 + 𝑅 Т.к. в 𝑃 один из мономов степени deg 𝑃 имеет вид 𝑥1 𝑡1 ⋅ … ⋅ 𝑥 𝑚 𝑡 𝑚 , то в 𝑄 один из мономов степени deg 𝑄 имеет вид 𝑥1 𝑡1−1 ⋅ … ⋅ 𝑥 𝑚 𝑡 𝑚 . По предположению индукции, найдутся такие 𝑠1 ∈ 𝑆1 ∖ 𝑠 , 𝑠2 ∈ 𝑆2, … , 𝑠 𝑚 ∈ 𝑆 𝑚, для которых 𝑄 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0. Для таких 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 получаем 𝑃 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 = 𝑠1 − 𝑠 ⋅ 𝑄 𝑠1, … , 𝑠 𝑚 ≠ 0
  • 9. Аддитивная комбинаторика Аддитивная комбинаторика изучает свойства подмножеств натуральных чисел и абелевых групп при сложении. Пусть 𝐴, 𝐵 ⊆ 𝐺, где 𝐺 — абелева группа. Обозначим 𝐴 + 𝐵 ≔ 𝑎 + 𝑏 ∣ 𝑎 ∈ 𝐴, 𝑏 ∈ 𝐵 Вопрос: как можно оценить 𝐴 + 𝐵 , если известны 𝐴 и 𝐵 ? Пример простой оценки сверху: 𝐴 + 𝐵 ≤ min 𝐺 , 𝐴 ⋅ 𝐵
  • 10. Теорема Коши—Давенпорта Теорема (Cauchy, Davenport). Если 𝐴, 𝐵 ⊆ ℤ 𝑝, где 𝑝 — простое число, то 𝐴 + 𝐵 ≥ min 𝑝, 𝐴 + 𝐵 − 1 Доказательство: Сначала рассмотрим лёгкий случай 𝐴 + 𝐵 > 𝑝. Для любого 𝑐 ∈ ℤ 𝑝 имеем 𝐴 + 𝑐 − 𝐵 = 𝐴 + 𝐵 > 𝑝 а значит 𝐴 ∩ 𝑐 − 𝐵 ≠ ∅, и найдутся 𝑎 ∈ 𝐴 и 𝑏 ∈ 𝐵, такие, что 𝑎 = 𝑐 − 𝑏. Отсюда 𝑐 ∈ 𝐴 + 𝐵. Т.к. 𝑐 брался произвольным, получаем 𝐴 + 𝐵 = ℤ 𝑝.
  • 11. Теорема Коши—Давенпорта Пусть теперь 𝐴 + 𝐵 ≤ 𝑝. Допустим, что 𝐴 + 𝐵 < 𝐴 + 𝐵 − 1, и придём к противоречию. По предположению, найдётся 𝐶 ⊂ ℤ 𝑝, такое, что 𝐶 = 𝐴 + 𝐵 − 2 и 𝐴 + 𝐵 ⊆ 𝐶. Рассмотрим многочлен 𝑃 𝑥, 𝑦 ≔ 𝑐∈𝐶 𝑥 + 𝑦 − 𝑐 ∈ ℤ 𝑝 𝑥, 𝑦 Заметим, что 𝑃 𝑥, 𝑦 = 0 для любых 𝑥 ∈ 𝐴, 𝑦 ∈ 𝐵.
  • 12. Теорема Коши—Давенпорта 𝑃 𝑥, 𝑦 ≔ 𝑐∈𝐶 𝑥 + 𝑦 − 𝑐 ∈ ℤ 𝑝 𝑥, 𝑦 Раскрыв скобки в определении 𝑃, видим, что coef 𝑥 𝐴 −1 𝑦 𝐵 −1 𝑃 = 𝐴 + 𝐵 −2 ! 𝐴 −1 ! 𝐵 −1 ! mod 𝑝 ≠ 0 то есть моном 𝑥 𝐴 −1 𝑦 𝐵 −1 реально входит в многочлен. По теореме Алона, найдутся 𝑎 ∈ 𝐴 и 𝑏 ∈ 𝐵, такие, что 𝑃 𝑎, 𝑏 ≠ 0. Но такого не может быть по определению 𝑃.
  • 13. Покрытие вершин куба гиперплоскостями Вопрос: сколько плоскостей нужно, чтобы покрыть все, кроме одной, вершины куба? Теорема (Алон, Фюреди). Наименьшее число плоскостей, достаточное, чтобы покрыть все, кроме одной, вершины куба в ℝ 𝑛, равно 𝑛. Доказательство: Б.о.о. будем считать, что у нас куб 0,1 𝑛, и что вершина, которую мы не покрываем 0,0, … , 0 .
  • 14. Покрытие вершин куба гиперплоскостями Куб 0,1 𝑛, не покрываем вершину 0,0, … , 0 . 𝑛 плоскостей достаточно — например, такие: • 𝑥1 − 1 = 0 • 𝑥2 − 1 = 0 • … • 𝑥 𝑛 − 1 = 0 Сложная часть — доказать, что меньшим числом плоскостей не обойтись. Докажем это от противного…
  • 15. Покрытие вершин куба гиперплоскостями Допустим, мы обошлись 𝑚 плоскостями, 𝑚 < 𝑛. Пусть их уравнения такие: 𝒂1, 𝒙 − 𝑏1 = 0 ⋮ 𝒂 𝑚, 𝒙 − 𝑏 𝑚 = 0 При этом 𝑏1, … , 𝑏 𝑚 ≠ 0, т.к. ни одна из плоскостей не должна покрывать точку 0,0, … , 0 . Рассмотрим многочлен: 𝑃 𝑥1, … , 𝑥 𝑛 ≔ 𝑗=1 𝑚 𝑏𝑗 − 𝒂𝑗, 𝒙 − 𝑗=1 𝑚 𝑏𝑗 ⋅ 𝑖=1 𝑛 1 − 𝑥𝑖 Имеем deg 𝑃 = 𝑛, и coef 𝑥1⋅𝑥2⋅…⋅𝑥 𝑛 𝑃 = −1 𝑛+1 𝑗=1 𝑚 𝑏𝑗 ≠ 0. По теореме Алона, найдутся 𝛼1 ∈ 0,1 , … , 𝛼 𝑛 ∈ 0,1 , для которых 𝑃 𝛼1, … , 𝛼 𝑛 ≠ 0.
  • 16. Покрытие вершин куба гиперплоскостями Допустим, мы обошлись 𝑚 плоскостями: 𝒂1, 𝒙 − 𝑏1 = 0 ⋮ 𝒂 𝑚, 𝒙 − 𝑏 𝑚 = 0 По теореме Алона, найдётся точка из 0,1 𝑛, на которой многочлен 𝑃 𝑥1, … , 𝑥 𝑛 ≔ 𝑗=1 𝑚 𝑏𝑗 − 𝒂𝑗, 𝒙 − 𝑗=1 𝑚 𝑏𝑗 ⋅ 𝑖=1 𝑛 1 − 𝑥𝑖 не равен нулю. Но это невозможно: • 𝑃 0, … , 0 = 𝑗=1 𝑚 𝑏𝑗 − 𝑗=1 𝑚 𝑏𝑗 ⋅ 𝑖=1 𝑛 1 = 0 • Для любой точки 𝛼1, … , 𝛼 𝑛 ∈ 0,1 𝑛 ∖ 0, … , 0 имеем 𝑃 𝛼1, … , 𝛼 𝑛 = 𝑗=1 𝑚 0 − 𝑗=1 𝑚 𝑏𝑗 ⋅ 0 = 0
  • 17. Регулярные подграфы в регулярных графах Общая постановка многих задач в теории графов: в данном графе с известными свойствами выделить подграф с требуемыми свойствами. Например: • В заданном графе найти максимальную клику • В заданном несвязном графе найти компоненту связности с максимальным числом вершин. • …
  • 18. Регулярные подграфы в регулярных графах Вопрос: во всяком ли 𝑘-регулярном графе существует 𝑘 − 1 -регулярный подграф? Известно следующее: • Это так для 𝑘 ≤ 3 — простое упражнение. • Это так для 𝑘 = 4 — и это трудная теорема (В.А. Ташкинов ’1984) • Это в общем случае не верно для 𝑘 ≥ 6
  • 19. Регулярные подграфы в регулярных графах Вопрос: во всяком ли 𝑘-регулярном графе существует 𝑘′-регулярный подграф (𝑘′ < 𝑘)? Известно, например, что для любых нечётных 𝑘 и 𝑘′ ответ на вопрос положительный. Если ослабить условие «строгой» регулярности и рассматривать «почти регулярные» графы (у которых степени вершин близки, но необязательно равны) — тоже можно доказать кое-что интересное…
  • 20. Регулярные подграфы в регулярных графах Теорема (Алон, Фридланд, Калаи). Пусть 𝑝 — простое число. Пусть 𝐺 = 𝑉, 𝐸 — мультиграф (без петель), удовлетворяющий условиям • Δ 𝐺 ≤ 2𝑝 − 1, • 1 𝑉 𝑣∈𝑉 𝑑 𝑣 > 2𝑝 − 2. Тогда в 𝐺 есть 𝑝-регулярный подграф.
  • 21. Доказательство теоремы А—Ф—К • Δ 𝐺 ≤ 2𝑝 − 1, и 1 𝑉 𝑣∈𝑉 𝑑 𝑣 > 2𝑝 − 2 Для каждого 𝑣 ∈ 𝑉 и 𝑒 ∈ 𝐸 положим 𝟙 𝑣,𝑒 ≔ 1, если 𝑣 и 𝑒 инцидентны 0, иначе Каждому 𝑒 ∈ 𝐸 сопоставим переменную 𝑥 𝑒. Рассмотрим многочлен от переменных 𝑥 𝑒 𝑒∈𝐸 с коэффициентами в ℤ 𝑝: 𝑃 ≔ 𝑣∈𝑉 1 − 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝑥 𝑒 𝑝−1 − 𝑒∈𝐸 1 − 𝑥 𝑒
  • 22. Доказательство теоремы А—Ф—К • 1 𝑉 𝑣∈𝑉 𝑑 𝑣 > 2𝑝 − 2 𝑃 ≔ 𝑣∈𝑉 1 − 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝑥 𝑒 𝑝−1 𝑄 − 𝑒∈𝐸 1 − 𝑥 𝑒 Из условия, 2 ⋅ 𝐸 = 𝑣∈𝑉 𝑑 𝑣 > 2𝑝 − 2 ⋅ 𝑉 , отсюда deg 𝑄 ≤ 𝑝 − 1 ⋅ 𝑉 < 𝐸 . Следовательно, deg 𝑃 = 𝐸 . При этом, coef 𝑒∈𝐸 𝑥 𝑒 𝑃 = −1 𝐸 +1 ≠ 0.
  • 23. Доказательство теоремы А—Ф—К 𝑃 ≔ 𝑣∈𝑉 1 − 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝑥 𝑒 𝑝−1 − 𝑒∈𝐸 1 − 𝑥 𝑒 deg 𝑃 = 𝐸 и coef 𝑒∈𝐸 𝑥 𝑒 𝑃 = −1 𝐸 +1 ≠ 0. Значит, по теореме Алона, найдётся набор значений 𝜶 = 𝛼 𝑒 𝑒∈𝐸 ∈ 0,1 𝐸 , такой, что 𝑃 𝜶 ≠ 0. При этом для любого 𝑣 ∈ 𝑉 имеем 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝛼 𝑒 = 𝑝 0, иначе, по м. т. Ферма, получилось бы 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝛼 𝑒 𝑝−1 = 𝑝 1 ⇒ 𝑃 𝜶 = 0 (в ℤ 𝑝).
  • 24. Доказательство теоремы А—Ф—К • Δ 𝐺 ≤ 2𝑝 − 1 • 𝑃 ≔ 𝑣∈𝑉 1 − 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝑥 𝑒 𝑝−1 − 𝑒∈𝐸 1 − 𝑥 𝑒 Нашли 𝜶 ∈ 0,1 𝐸 , т. ч. 𝑃 𝜶 ≠ 0, и ∀𝑣 ∈ 𝑉 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝛼 𝑒 = 𝑝 0 Кроме того, видно, что 𝜶 ≠ 𝟎. Взяв те рёбра 𝐺, для которых 𝛼 𝑒 = 1, и все вершины 𝐺, получим непустой остовный подграф 𝐺′. В подграфе 𝐺′ степень каждой вершины 𝑣 равна 𝑒∈𝐸 𝟙 𝑣,𝑒 𝛼 𝑒 = 𝑝 0, а значит, эта степень равна нулю либо 𝑝.
  • 25. Доказательство теоремы А—Ф—К По набору 𝜶 построили непустой остовный подграф 𝐺′. В подграфе 𝐺′ степень каждой вершины равна нулю или 𝑝. Выбросив из 𝐺′ вершины нулевой степени, получим искомый 𝑝-регулярный подграф.