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【2h】

Simple algorithms for minimal triangulation of a graph and backward selection of a decomposable Markov network

机译:图的最小三角剖分和可分解马尔可夫网络的向后选择的简单算法

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摘要

In this paper we propose a simple algorithm called CLIQUEMINTRIANG for computing a minimal triangulation of a graph. If F is the set of edges that is added to G to make it a complete graph K(n) then the asymptotic complexity of CLIQUEMINTRIANG is O(vertical bar F vertical bar (delta(2) + vertical bar F vertical bar)) where delta is the degree of the subgraph of K(n) induced by F. Therefore our algorithm performs well when G is a dense graph. We also show how to exploit the existing minimal triangulation techniques in conjunction with CLIQUEMINTRIANG to efficiently find a minimal triangulation of nondense graphs. Finally we show how the algorithm can be adapted to perform a backward stepwise selection of decomposable Markov networks; the resulting procedure has the same time complexity as that of existing similar algorithms. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:在本文中,我们提出了一种称为CLIQUEMINTRIANG的简单算法,用于计算图形的最小三角剖分。如果F是添加到G以使其成为完整图K(n)的一组边,则CLIQUEMINTRIANG的渐近复杂度为O(垂直条F垂直条(delta(2)+垂直条F垂直条)) delta是F引起的K(n)子图的程度。因此,当G是一个密集图时,我们的算法表现良好。我们还将展示如何与CLIQUEMINTRIANG一起利用现有的最小三角剖分技术来有效地找到非密集图的最小三角剖分。最后,我们展示了该算法如何适用于执行可分解马尔可夫网络的向后逐步选择;结果程序的时间复杂度与现有类似算法的时间复杂度相同。 (C)2009 Elsevier B.V.保留所有权利。

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