คำถามติดแท็ก random-graphs

มีตระกูลของกราฟสุ่มมีโหนด ( เนื่องจาก Gilbert ) ขอบแต่ละที่เป็นไปได้อย่างอิสระจะถูกแทรกเข้าไปในที่มีความน่าจะเป็นพีให้เป็นจำนวน cliques ขนาดในP)G(n,p)G(n,p)G(n, p)nnnG(n,p)G(n,p)G(n, p)pppXkXkX_kkkkG(n,p)G(n,p)G(n, p) ฉันรู้ว่าE(Xk)=(nk)⋅p(k2)E(Xk)=(nk)⋅p(k2)\mathbb{E}(X_k)=\tbinom{n}{k}\cdot p^{\tbinom{k}{2}}แต่ฉันจะพิสูจน์ได้อย่างไร วิธีแสดงว่าE(Xlog2n)≥1E(Xlog2⁡n)≥1\mathbb{E}(X_{\log_2n})\ge1สำหรับn→∞n→∞n\to\infty ? และวิธีแสดงให้เห็นว่าE(Xc⋅log2n)→0E(Xc⋅log2⁡n)→0\mathbb{E}(X_{c\cdot\log_2n}) \to 0สำหรับn→∞n→∞n\to\inftyและค่าคงที่คงที่ตามอำเภอใจc>1c>1c>1 ?

11 graph-theory  combinatorics  probability-theory  random-graphs 

ฉันกำลังสร้าง DFA แบบสุ่มเพื่อทดสอบอัลกอริทึมการลด DFA กับพวกเขา อัลกอริทึมที่ฉันใช้ตอนนี้มีดังนี้: สำหรับแต่ละรัฐ Qqqสำหรับแต่ละสัญลักษณ์ในตัวอักษร คccเพิ่ม δ( q, c )δ(q,c)\delta (q, c)เพื่อบางรัฐสุ่ม แต่ละรัฐมีความน่าจะเป็นเหมือนกันในการเป็นรัฐสุดท้าย นี่เป็นวิธีที่ดีในการสร้าง DFA ที่เป็นกลางหรือไม่? นอกจากนี้อัลกอริทึมนี้ไม่ได้สร้างการตัดแต่ง DFA (DFA ที่ไม่มีสถานะล้าสมัย) ดังนั้นฉันสงสัยว่าถ้ามีวิธีที่ดีกว่าในการสร้างการสุ่ม DFAs ที่สามารถมั่นใจได้ว่าการตัดแต่งนั้นเป็นอย่างไร

9 algorithms  finite-automata  randomness  pseudo-random-generators  random-graphs