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【24h】

Tight Kernel Bounds for Problems on Graphs with Small Degeneracy(Extended Abstract)

机译:紧密的内核界限,具有小退化的图表中的问题(扩展摘要)

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摘要

Kernelization is a strong and widely-applied technique in parameterized complexity. In a nutshell, a kernelization algorithm for a parameterized problem transforms a given instance of the problem into an equivalent instance whose size depends solely on the parameter. Recent years have seen major advances in the study of both upper and lower bound techniques for kernelization, and by now this area has become one of the major research threads in parameterized complexity.
机译:内核是参数化复杂性的强大和广泛应用的技术。在简而言之,参数化问题的内链算法将给致的问题的特定实例转换为大小完全取决于参数的等效实例。近年来已经看到了对内核的上限和下限技术研究的重大进展,现在这一领域已成为参数化复杂性的主要研究线程之一。

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