Klikk (gráfelmélet) – Wikipédia

A matematika, azon belül a gráfelmélet területén a klikk (clique) egy irányítatlan gráf csúcsainak olyan halmaza, melyek feszített részgráfja teljes; tehát a klikk bármely két csúcsa között van él, bármely két csúcsa szomszédos. A klikk a gráfelmélet alapvető fogalmai közé tartozik, számos matematikai problémában és gráfkonstrukcióban előkerülnek. A klikkeket a számítástudomány is behatóan tanulmányozta: annak eldöntése, hogy létezik-e egy gráfban adott méretű klikk (a klikkprobléma) NP-teljes; a probléma nehézsége ellenére számos, klikkek keresésére szolgáló algoritmus létezik.

Bár a teljes részgráfok vizsgálata visszanyúlik legalább a Ramsey-elmélet (Erdős & Szekeres 1935) által elvégzett gráfelméleti átfogalmazásáig,^[1] magát a klikk kifejezést elsőként (Luce & Perry 1949) használta, aki az ismeretségi hálózatok teljes részgráfjaival modellezte az emberekből álló klikkeket; tehát olyan embercsoportokat, akik közül mindenki ismer mindenkit. A klikkek számos más tudományterületen ismertek, különösen a bioinformatikában.

Definíciók

Egy G = (V, E) irányítatlan gráf C klikkje csúcsainak olyan C ⊆ V részhalmaza, melyben bármely két csúcs szomszédos. Ezzel ekvivalens megfogalmazás, hogy a G gráf C által feszített részgráfja teljes gráf. Egyes esetekben a klikk kifejezés alatt magát a feszített részgráfot értjük.

A klikk csúcsainak számát a klikk méretének vagy rendjének is mondják. A k csúcsú klikket röviden k-klikknek is nevezik.

A maximális klikk (maximal clique) a gráf olyan klikkje, ami nem terjeszthető ki szomszédos csúcsok hozzáadásával, tehát csúcsai nem képezik egy másik klikk valódi részhalmazát. Egyes szerzők klikk-meghatározása eleve magában foglalja a maximalitás kritériumát, ők a nem maximális teljes részgráfokra más terminológiát alkalmaznak.

A maximális elemszámú klikk (maximum clique) a G gráfnak olyan klikkje, aminél nincsen több csúcsból álló klikk a gráfban.

A G gráf klikkszáma a maximális elemszámú klikkjének a mérete; a jele ω(G).

A G gráf metszetszáma (intersection number) a G éleit lefedő klikkek lehetséges minimális száma.

A G gráf klikkfedési száma (clique cover number) a G csúcsait lefedő (nem feltétlenül diszjunkt) klikkek lehetséges minimális száma.

A klikk „ellentéte” a független csúcshalmaz, abban az értelemben, hogy minden klikk a komplementer gráf egy független csúcshalmazának felel meg. A klikkfedési probléma a gráf csúcsait lefedő minimális számú klikk megkeresése.

Kapcsolódó fogalom a bi-klikk, páros klikk avagy teljes páros részgráf. Egy gráf biklikkfedési száma (bipartite dimension), d(G) a gráf éleit lefedő páros klikkek lehetséges minimális száma.

Egy gráf klikkgráfja az a gráf, aminek minden pontja megfelel az eredeti gráf egy-egy maximális klikkjének, és két pont akkor van összekötve, ha a megfelelő klikkek metszete nem üres.

Eredmények

A klikkekkel kapcsolatos matematikai eredmények közül néhány:

Tetszőleges gráfra teljesül, hogy (az i-edik csúcs fokszámát d_i-vel jelölve)

\omega (G)\geq \sum _{i=1}^{n}{\frac {1}{n-d_{i}}}

A legkisebb olyan R szám, amire egy R csúcsú gráfban biztosan van egy m csúcsú klikk vagy egy n elemű független ponthalmaz, az $R(m,n)$ Ramsey-szám. A Ramsey-tétel kimondja, hogy minden m-re és n-re létezik ilyen szám, de a pontos értékük meghatározása nehéz feladat.
A klikkszám mindig kisebb vagy egyenlő, mint a kromatikus szám; azt a gráfot, aminek minden feszített részgráfjára teljesül, hogy a klikkszáma megegyezik a kromatikus számával, perfekt gráfnak nevezzük. A legnagyobb olyan n csúcsú gráf, amiben nincs k csúcsú klikk, a $T_{n,k}$ Turán-gráf.
A Turán-tétel (Turán 1941) alsó korlátot ad a sűrű gráfok klikkjeinek méretére. Ha egy gráf elegendően sok éllel rendelkezik, tartalmaznia kell egy nagy klikket. Például minden, $n$ csúccsal és több mint $\scriptstyle \lfloor {\frac {n}{2}}\rfloor \cdot \lceil {\frac {n}{2}}\rceil$ éllel rendelkező gráfban kell lennie 3-klikknek.
A Ramsey-tétel értelmében (Graham, Rothschild & Spencer 1990) bármely gráf vagy a komplementere legalább a csúcsok számának logaritmusa szerinti klikket tartalmaz.
(Moon & Moser 1965) eredménye szerint egy 3n csúcsból álló gráf legfeljebb 3ⁿ maximális klikket tartalmazhat. A korlátot ténylegesen elérő gráfok a K_3,3,... Moon–Moser-gráfok , a Turán-tétel extremális eseteként fellépő Turán-gráfok speciális esetei.
A Hadwiger-sejtés a gráf legnagyobb klikk minorját (a gráf Hadwiger-számát) a kromatikus számával hozza kapcsolatba.
Az Erdős–Faber–Lovász-sejtés szintén a gráfok színezését hozza kapcsolatba a klikkekkel.

Számos fontos gráfosztály határozható meg vagy karakterizálható klikkjei alapján:

Egy klasztergráf vagy P3-mentes gráf olyan gráf, melynek összefüggő komponensei klikkek.
Egy blokkgráf vagy klikkfa olyan gráf, melyben minden kétszeresen összefüggő komponens klikk.
Egy húrgráf olyan gráf, melynek csúcsaira létezik olyan rendezés, hogy bármely v csúcs környezetében lévő csúcsok közül a rendezésben utána következő csúcsok klikket alkotnak (bármely feszített részgráf tartalmaz szimpliciális csúcsot).
Egy kográf olyan gráf, melynek feszített részgráfjaiban bármely maximális klikk bármely maximális független csúcshalmazt egyetlen csúcsban metsz.
Egy intervallumgráf olyan gráf, melynek maximális klikkjeire létezik olyan rendezés, hogy bármely v csúcsra a v-t tartalmazó klikkek egymás után következnek a rendezésben.
Egy élgráf olyan gráf, melyben lehetséges klikkek olyan éldiszjunkt gyűjteményét azonosítani (megengedve, hogy egyes klikkek egyetlen csúcsból álljanak), melyek a gráf éleit úgy particionálják, hogy a gráf minden csúcsa pontosan két klikkbe tartozzon.
Egy perfekt gráf olyan gráf, melynek minden feszített részgráfjában a kromatikus szám a klikkszámmal megegyezik.
Egy split gráf olyan gráf, melynek csúcsai egy klikkbe és egy független csúcshalmazba oszthatók szét.
Egy háromszögmentes gráfban a csúcsokon és éleken kívül nincsen több klikk.

A fentieken túl számos más matematikai konstrukciónak van köze a klikkekhez. Néhány közülük:

A G gráf klikk-komplexuma egy X(G) absztrakt szimpliciális komplexum, mely G minden klikkjéhez egy szimplexet tartalmaz.
A G gráfhoz tartozó irányítatlan κ(G) szimplexgráf egy csúcsot tartalmaz G minden klikkjéhez és minden olyan klikk között húzódik él, melyek egyetlen csúcsban különböznek. A mediángráfok közé tartozik, és kapcsolódik a gráf klikkjeinek medián algebrájához: az A, B, és C klikken értelmezett m(A,B,C) medián egy olyan klikk, melynek csúcsai az A, B és C klikkek közül legalább kettőbe beletartoznak.^[2]
A klikk-összeg művelet segítségével két gráf egy közös klikk mentén összefűzhető.
A klikkszélesség egy gráf bonyolultságát fejezi ki annak fényében, hogy legalább hány különbözően címkézett csúcsra van szükség ahhoz, hogy a gráfot felépítsük a diszjunkt unió, átcímkézés és az adott címkéjű csúcspárok összekötésének művelete segítségével. Az 1 klikkszélességű gráfok éppen a diszjunkt klikkekből felépített gráfok (klasztergráfok).
Egy gráf metszetszáma éleit lefedő klikkek lehetséges minimális száma.
Egy gráf klikkgráfja a maximális klikkjei metszetgráfjának felel meg.

A teljes részgráfokkal közeli kapcsolatban álló fogalmak a teljes gráfok topologikusan izomorf felosztásai és a teljes gráfminorok. A Kuratowski-tétel és a Wagner-tétel a síkgráfokat tiltott teljes, illetve teljes páros felosztásaik és minoraik alapján karakterizálja.

Számítástudomány

Bővebben: Klikkprobléma

A számítástudományban a klikkprobléma adott gráf maximális elemszámú klikkjének, illetve összes klikkjének megkeresése. NP-teljes, szerepel Karp 21 NP-teljes problémája között. Egyben rögzített paraméter mellett kezelhető és nehezen approximálható probléma. A klikkek keresésére kifejlesztett legjobb algoritmusok vagy exponenciális időben futnak (mint a Bron–Kerbosch-algoritmus) vagy valamely gráfosztályra vannak specializálva (pl. síkgráfok vagy perfekt gráfok), melyekre a probléma polinom időben megoldható.

Alkalmazásai

Maga a „klikk” kifejezés és gráfelméleti használata (Luce & Perry 1949) munkásságából ered, aki az ismeretségi hálózatok teljes részgráfjaival modellezte az emberekből álló klikkeket; tehát olyan embercsoportokat, akik közül mindenki ismer mindenkit. Az ismeretségi hálózatok gráfelméleti vizsgálatának további fejleményeihez lásd pl. (Alba 1973), (Peay 1974) és (Doreian & Woodard 1994).

A bioinformatika számos különböző problémáját modellezték klikkek segítségével. Például (Ben-Dor, Shamir & Yakhini 1999) a génkifejeződési adatok klaszterezésének problémáját úgy modellezi, mint egy gráf diszjunkt klikkek uniójává való átalakításához szükséges lépések minimális számát; (Tanay, Sharan & Shamir 2002) egy hasonló biklaszterezési problémát tárgyal, mely megköveteli, hogy minden klaszter egyben klikk legyen. (Sugihara 1984) a klikkek segítségével modellezi a táplálékláncok niche-eit. (Day & Sankoff 1986) filogenetikai fák (evolúciós leszármazási vonalak) kikövetkeztetésének problémáját úgy írja le, mint egy olyan gráf maximális elemszámú klikkjeinek megkeresését, melyben a csúcsok a fajok tulajdonságait jelentik, és két csúcs akkor szomszédos, ha a két tulajdonság tökéletesen (homoplázia nélküli törzsfejlődési vonallal) összeköthető. (Samudrala & Moult 1998) a fehérjeszerkezet-előrejelzést úgy modellezik, mint klikkek keresését egy olyan gráfban, melynek csúcsai a fehérjék alegységeinek elhelyezkedéseinek felelnek meg. És a fehérjék közötti kölcsönhatások hálózatában klikkek keresésével (Spirin & Mirny 2003) fehérjék olyan klaszterét találta meg, melyek egymással szorosan kölcsönhatnak, de a klaszteren kívül kevés fehérjével lépnek kölcsönhatásba. A power graph analysis nevű módszer egyszerűsíti a komplex biológiai hálózatokat azzal, hogy a klikkeket és hasonló struktúrákat tekinti a hálózat alapvető építőelemeinek.

A villamosmérnöki szakmában (Prihar 1956) a klikkek segítségével analizált távközlési hálózatokat, (Paull & Unger 1959) pedig részlegesen specifikált Boole-függvények számításával hatékony áramkörök tervezésére használta őket. Klikkeket alkalmaztak automatikus tesztmintázat-előállításra is: a lehetséges hibák ún. inkompatibilitási gráfjában lévő nagy klikk alsó korlátot ad a teszthalmaz méretére.^[3] (Cong & Smith 1993) leírja a klikkek egy alkalmazási területét egy elektronikus áramkör kisebb alegységekre való hierarchikus particionálásában.

A kémiában (Rhodes et al. 2003) egy kémiai adatbázisban klikkekkel jellemez olyan vegyi anyagokat, melyek a célul kitűzött térszerkezettel nagyfokú hasonlóságot mutatnak. (Kuhl, Crippen & Friesen 1983) klikkekkel modellezi két vegyi anyag egymással való kötőhelyeit.

Fordítás

Ez a szócikk részben vagy egészben a Clique (graph_theory) című angol Wikipédia-szócikk ezen változatának fordításán alapul. Az eredeti cikk szerkesztőit annak laptörténete sorolja fel. Ez a jelzés csupán a megfogalmazás eredetét és a szerzői jogokat jelzi, nem szolgál a cikkben szereplő információk forrásmegjelöléseként.

Jegyzetek

↑ (Kuratowski 1930) korábbi, a síkgráfokat tiltott teljes, illetve teljes páros részgráfok alapján karakterizáló munkája eredetileg nem gráfelméleti, hanem topológiai megközelítésben íródott.
↑ (Barthélemy, Leclerc & Monjardet 1986), page 200.
↑ (Hamzaoglu & Patel 1998).

Alba, Richard D. (1973), "A graph-theoretic definition of a sociometric clique", Journal of Mathematical Sociology 3 (1): 113–126, doi:10.1080/0022250X.1973.9989826, <http://aris.ss.uci.edu/~lin/1.pdf> Archiválva 2011. május 3-i dátummal a Wayback Machine-ben.
Barthélemy, J.-P.; Leclerc, B. & Monjardet, B. (1986), "On the use of ordered sets in problems of comparison and consensus of classifications", Journal of Classification 3 (2): 187–224, DOI 10.1007/BF01894188.
Ben-Dor, Amir; Shamir, Ron & Yakhini, Zohar (1999), "Clustering gene expression patterns.", Journal of Computational Biology 6 (3–4): 281–297, DOI 10.1089/106652799318274.
Cong, J. & Smith, M. (1993), "A parallel bottom-up clustering algorithm with applications to circuit partitioning in VLSI design", Proc. 30th International Design Automation Conference, pp. 755–760, DOI 10.1145/157485.165119.
Day, William H. E. & Sankoff, David (1986), "Computational complexity of inferring phylogenies by compatibility", Systematic Zoology 35 (2): 224–229, DOI 10.2307/2413432.
Doreian, Patrick & Woodard, Katherine L. (1994), "Defining and locating cores and boundaries of social networks", Social Networks 16 (4): 267–293, DOI 10.1016/0378-8733(94)90013-2.
Erdős, Paul & Szekeres, George (1935), "A combinatorial problem in geometry", Compositio Mathematica 2: 463–470, <http://www.renyi.hu/~p_erdos/1935-01.pdf>.
Graham, R.; Rothschild, B. & Spencer, J. H. (1990), Ramsey Theory, New York: John Wiley and Sons, ISBN 0-471-50046-1.
Hamzaoglu, I. & Patel, J. H. (1998), "Test set compaction algorithms for combinational circuits", Proc. 1998 IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design, pp. 283–289, DOI 10.1145/288548.288615.
Karp, Richard M. (1972), "Reducibility among combinatorial problems", in Miller, R. E. & Thatcher, J. W., Complexity of Computer Computations, New York: Plenum, pp. 85–103, <http://www.cs.berkeley.edu/~luca/cs172/karp.pdf>. Hozzáférés ideje: 2017-03-03 Archiválva 2011. június 29-i dátummal a Wayback Machine-ben.
Kuhl, F. S.; Crippen, G. M. & Friesen, D. K. (1983), "A combinatorial algorithm for calculating ligand binding", Journal of Computational Chemistry 5 (1): 24–34, DOI 10.1002/jcc.540050105.
Kuratowski, Kazimierz (1930), "Sur le probléme des courbes gauches en Topologie", Fundamenta Mathematicae 15: 271–283, <http://matwbn.icm.edu.pl/ksiazki/fm/fm15/fm15126.pdf>.
Luce, R. Duncan & Perry, Albert D. (1949), "A method of matrix analysis of group structure", Psychometrika 14 (2): 95–116, DOI 10.1007/BF02289146.
Moon, J. W. & Moser, L. (1965), "On cliques in graphs", Israel J. Math. 3: 23–28, DOI 10.1007/BF02760024.
Paull, M. C. & Unger, S. H. (1959), "Minimizing the number of states in incompletely specified sequential switching functions", IRE Trans. on Electronic Computers EC-8 (3): 356–367, DOI 10.1109/TEC.1959.5222697.
Peay, Edmund R. (1974), "Hierarchical clique structures", Sociometry 37 (1): 54–65, DOI 10.2307/2786466.
Prihar, Z. (1956), "Topological properties of telecommunications networks", Proceedings of the IRE 44 (7): 927–933, DOI 10.1109/JRPROC.1956.275149.
Rhodes, Nicholas; Willett, Peter & Calvet, Alain et al. (2003), "CLIP: similarity searching of 3D databases using clique detection", Journal of Chemical Information and Computer Sciences 43 (2): 443–448, DOI 10.1021/ci025605o.
Samudrala, Ram & Moult, John (1998), "A graph-theoretic algorithm for comparative modeling of protein structure", Journal of Molecular Biology 279 (1): 287–302, DOI 10.1006/jmbi.1998.1689.
Spirin, Victor & Mirny, Leonid A. (2003), "Protein complexes and functional modules in molecular networks", Proceedings of the National Academy of Sciences 100 (21): 12123–12128, DOI 10.1073/pnas.2032324100.
Sugihara, George (1984), "Graph theory, homology and food webs", in Levin, Simon A., Population Biology, vol. 30, Proc. Symp. Appl. Math., pp. 83–101.
Tanay, Amos; Sharan, Roded & Shamir, Ron (2002), "Discovering statistically significant biclusters in gene expression data", Bioinformatics 18 (Suppl. 1): S136–S144, DOI 10.1093/bioinformatics/18.suppl_1.S136.
Turán, Paul (1941), "On an extremal problem in graph theory", Matematikai és Fizikai Lapok 48: 436–452

További információk

Weisstein, Eric W.: Clique (angol nyelven). Wolfram MathWorld
Weisstein, Eric W.: Clique Number (angol nyelven). Wolfram MathWorld

[1] (Kuratowski 1930) korábbi, a síkgráfokat tiltott teljes, illetve teljes páros részgráfok alapján karakterizáló munkája eredetileg nem gráfelméleti, hanem topológiai megközelítésben íródott.

[2] (Barthélemy, Leclerc & Monjardet 1986), page 200.

[3] (Hamzaoglu & Patel 1998).

[1]

[2]

[3]