Sidorenko猜想可能是最近一些年,在极值组合领域里冉冉升起的一个重要猜想,或者已经可以认为是一个中心的猜想了。因为除了它本身在极值图论领域的重要性以外,他与若干其它数学分支有紧密的联系,甚至,它与诸如量子场论,量子化学,统计力学等其他科学领域有所关联。因为暂时身边,或者国内我还没有能够认识对这个猜想感兴趣的同行,所以今天想抛砖引玉一下,说不定可以吸引对这个猜想感兴趣的老师同学,一起聊聊这个问题。
给定一个图结构 H ,我们想知道在一个给定点数 n 和边密度 p 的图 G 里,能包含这个结构图 H 的数目最小值是多少。出乎意料的是,即使当 H 是最简单的三角形时,这个问题也是高度的困难的!在2007年左右,Razborov解决了当 H=K₃ ,也就是三角形的情况。非常值得一提的是,著名的Flag Algebra的方法就是由此提出的。后来人们开始从 K₃ 向一般的完全图 Kᵣ 的研究,2008年, K₄ 的问题被解决,而直到2012年,普林斯顿大学的Christian Reiher渐近意义上解决了这个猜想,文章于2016年发表在数学领域顶尖刊物Annals of Mathematics上。2018年,我的偶像Warwick大学的刘鸿老师和合作者一起,对 K₃ 的问题进行了更细致的分析,写了一篇长为144页的Journal paper,于2020年发表在顶级刊物Forum of Mathematics, Pi上。
接下去我们把注意力放到Sidorenko猜想上,Sidorenko猜想描述的是上述问题中,当H 为二部图的情况。并且我们需要介绍一些关于图同态的概念。
一个从H 到 G 的图同态(Homomorphism),指得是从 V(H) → V(G) 的一个保持连边关系的映射 f (map)。这里保持连边关系是指当 u,υ 在图 H连边,则f(u) 和 f(υ) 在图 G 中连边。再说一个同态密度的概念,对于给定的图 H G ,记他们的同态密度为 t(H,G) ,指的是,我们均匀随机选择一个从 V(H) → V(G)的映射,它是个从 H 到 G 的同态的概率。用数学表达式就是说:
|{f:V(H) → V(G)}:f is αhomomorphism from H to G}|
t(H,G)= ────────────
|V(G)|ᵛ⁽ᴴ⁾|
所以,Sidorenko猜想就是下面这个样子:
Sidorenko Conjecture:
t(H,G) ≥ t(K₂,G)|ᴱ⁽ᴴ⁾|.
当然如果你不喜欢概率密度这种写法,耶可以直接写成数同态的样子。比如说如下,
Sidorenko Conjecture:[公式] 对给定的图 H 和 G ,从 H 到 G 的同态数目至少有
2|E(G)|
(───)|ᴱ⁽ᴴ⁾| · |V(G)|ᵛ⁽ᴴ⁾|
|V(G)|²
当然,我们也可以用Graphon或者更分析的语言去表达这个猜想。
比如说,令μ 是 [0,1] 上的一个勒贝格测度,令 h(x,y) 是一个在 [0,1]² 的有界非负对称可测函数。令 H 是一个左边 u₁,u₂,. . .,uₜ,右边为 υ₁,υ₂,. . .,υₜ 的二部图, m=|E(H)| ,那么分析语言的Sidorenko猜想可以描述为:
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