Clique problem
http://dbpedia.org/resource/Clique_problem an entity of type: WikicatComputationalProblemsInGraphTheory
المخطط الكامل هو مضلع كل رأسين فيه مرتبطان. ورتبة المخطط الكامل هو عدد رؤوسه.
rdf:langString
Das Cliquenproblem (mit CLIQUE notiert) ist ein Entscheidungsproblem der Graphentheorie.Das Cliquenproblem ist eines der 21 klassischen NP-vollständigen Probleme, deren Zugehörigkeit zu dieser Klasse Richard M. Karp 1972 bewies.
rdf:langString
En complejidad computacional, el problema del clique (a veces también traducido desde el inglés como problema del clan o problema de la camarilla), es un problema NP-completo según la Teoría de la complejidad computacional.
rdf:langString
클릭 문제 (clique problem)는 NP완전인 그래프 이론에 등장하는 문제이다. 이 문제는 리처드 카프가 1972년 논문에서 NP완전임을 증명한 21문제 중의 하나일 뿐만 아니라, NP완전 문제 이론을 소개한 쿡의 논문에서도 언급된 유명한 문제이다. 그래프의 클릭(clique)이란 부분그래프이면서 그래프의 임의의 두 노드가 서로 연결된 것으로 정의된다. 즉, 완전 그래프인 부분그래프를 클릭이라 한다. 오른쪽 그림에서 노드 1, 2, 5로 이루어진 부분그래프는 클릭이 된다. 왜냐하면, 각 노드가 모든 나머지 노드와 연결되어 있기 때문이다. 반면 2, 5, 3으로 이루어진 그래프를 보면, 5와 3이 연결되어 있지 않아 클릭이 되지 못한다.
rdf:langString
最大クリーク問題（さいだいクリークもんだい）は、グラフ理論において、グラフ中のクリーク（任意の二頂点間に枝があるような頂点集合）の中で最大のものを見つける問題。NP困難であることが知られている。 この問題は、補グラフに対する最大独立集合問題と等価である。 近似アルゴリズムについても研究されているが、グラフの頂点数を n とするとき、近似度 O(n / (log n)2) が達成されているのみである。また、P = NP が成り立たないとき、任意の ε > 0 について、近似度 n1/2 − ε の近似アルゴリズムが存在しないことが示されている。NP = ZPP が成り立たない場合、近似度 n1 − ε の近似アルゴリズムが存在しないことも示されている。
rdf:langString
Задача о клике относится к классу NP-полных задач в области теории графов. Впервые она была сформулирована в 1972 году Ричардом Карпом. Кликой в неориентированном графе называется подмножество вершин, каждые две из которых соединены ребром графа. Иными словами, это полный подграф первоначального графа. Размер клики определяется как число вершин в ней. Задача о клике существует в двух вариантах: в задаче распознавания требуется определить, существует ли в заданном графе G клика размера k, в то время как в вычислительном варианте требуется найти в заданном графе G клику максимального размера.
rdf:langString
Задача про кліку відноситься до класу NP-повних задач в області теорії графів. Вперше вона була сформульована у 1972 році Річардом Карпом. Клікою в неорієнтованому графі називається підмножина вершин, кожні дві з яких з'єднані ребром графу. Іншими словами, це повний підграф первісного графу. Розмір кліки визначається як число вершин в ній. Задача про кліку існує у двох варіантах: у задачі розпізнавання потрібно визначити, чи існує в заданому графі G кліка розміру k, тоді як в обчислювальному варіанті потрібно знайти в заданому графі G кліку максимального розміру або всі максимальні кліки (такі, що не можна збільшити).
rdf:langString
在計算複雜度理論中，分團問題（clique problem）是圖論中的一個NP完全（NP-complete）問題。 团（clique）是一個圖中兩兩相鄰的一個頂點集，或是一個完全子圖（complete subgraph），如右圖中的1、2、5三個頂點。 分团问题是問一個圖中是否有大小是k以上的团。任意挑出k個點，我們可以簡單的判斷出這k個點是不是一個团，所以這個問題屬於NP。 證明這問題是NP完備，我們可以很簡單的將(Independent set problem)歸約成這個問題。因為存在一個大小是k以上的分團，等價於它的補圖中存在一個大小是k以上的獨立集。
rdf:langString
In computer science, the clique problem is the computational problem of finding cliques (subsets of vertices, all adjacent to each other, also called complete subgraphs) in a graph. It has several different formulations depending on which cliques, and what information about the cliques, should be found. Common formulations of the clique problem include finding a maximum clique (a clique with the largest possible number of vertices), finding a maximum weight clique in a weighted graph, listing all maximal cliques (cliques that cannot be enlarged), and solving the decision problem of testing whether a graph contains a clique larger than a given size.
rdf:langString
En informatique, le problème de la clique est un problème algorithmique qui consiste à trouver des cliques (sous-ensembles de sommets d'un graphe tous adjacents les uns aux autres, également appelés sous-graphes complets) dans un graphe. Ce problème a plusieurs formulations différentes selon les cliques et les informations sur les cliques devant être trouvées. Les formulations courantes du problème de la clique incluent la recherche d'une clique maximum (une clique avec le plus grand nombre possible de sommets), la recherche d'une clique de poids maximal dans un graphe pondéré, la liste de toutes les cliques maximums et la résolution du problème de décision consistant à déterminer si un graphe contient une clique plus grande qu'une taille donnée.
rdf:langString
In informatica, il problema della cricca si riferisce a uno qualsiasi dei problemi legati alla ricerca di particolari sottografi completi ("cricche") in un grafo, cioè, insiemi di elementi dove ciascuna coppia di elementi è connessa. I problemi della cricca includono:
rdf:langString
Em ciência da computação, o problema do clique refere-se a qualquer problema que possui como objetivo encontrar subgrafos completos ("cliques") em um grafo. Como exemplo, o problema de encontrar conjuntos de nós em que todos os elementos estão conectados entre si. Problemas que envolvem o clique:
rdf:langString
Problem kliki – jeden z pierwszych zidentyfikowanych problemów NP-zupełnych. Klika w grafie jest zbiorem wierzchołków, w którym każda para wierzchołków jest połączona krawędzią, czyli zbiorem, który indukuje podgraf będący grafem pełnym. Problem kliki polega na stwierdzeniu, czy w danym grafie istnieje klika o podanym rozmiarze k. Mając podane wierzchołki należące do takiej kliki, możemy trywialnie stwierdzić, że tworzą one klikę, dlatego problem ten należy do klasy NP. Odpowiadający mu problem optymalizacyjny, problem maksymalnej kliki, polega na wskazaniu maksymalnych klik w podanym grafie.
rdf:langString
rdf:langString
مشكلة المخطط الكامل ضمن مخطط
rdf:langString
Cliquenproblem
rdf:langString
Problema del clique
rdf:langString
Clique problem
rdf:langString
Problème de la clique
rdf:langString
Problema della cricca
rdf:langString
最大クリーク問題
rdf:langString
클릭 문제
rdf:langString
Problem kliki
rdf:langString
Problema do clique
rdf:langString
Задача о клике
rdf:langString
Задача про кліку
rdf:langString
分團問題
xsd:integer
249254
xsd:integer
1093311196
rdf:langString
المخطط الكامل هو مضلع كل رأسين فيه مرتبطان. ورتبة المخطط الكامل هو عدد رؤوسه.
rdf:langString
Das Cliquenproblem (mit CLIQUE notiert) ist ein Entscheidungsproblem der Graphentheorie.Das Cliquenproblem ist eines der 21 klassischen NP-vollständigen Probleme, deren Zugehörigkeit zu dieser Klasse Richard M. Karp 1972 bewies.
rdf:langString
In computer science, the clique problem is the computational problem of finding cliques (subsets of vertices, all adjacent to each other, also called complete subgraphs) in a graph. It has several different formulations depending on which cliques, and what information about the cliques, should be found. Common formulations of the clique problem include finding a maximum clique (a clique with the largest possible number of vertices), finding a maximum weight clique in a weighted graph, listing all maximal cliques (cliques that cannot be enlarged), and solving the decision problem of testing whether a graph contains a clique larger than a given size. The clique problem arises in the following real-world setting. Consider a social network, where the graph's vertices represent people, and the graph's edges represent mutual acquaintance. Then a clique represents a subset of people who all know each other, and algorithms for finding cliques can be used to discover these groups of mutual friends. Along with its applications in social networks, the clique problem also has many applications in bioinformatics, and computational chemistry. Most versions of the clique problem are hard. The clique decision problem is NP-complete (one of Karp's 21 NP-complete problems). The problem of finding the maximum clique is both fixed-parameter intractable and hard to approximate. And, listing all maximal cliques may require exponential time as there exist graphs with exponentially many maximal cliques. Therefore, much of the theory about the clique problem is devoted to identifying special types of graph that admit more efficient algorithms, or to establishing the computational difficulty of the general problem in various models of computation. To find a maximum clique, one can systematically inspect all subsets, but this sort of brute-force search is too time-consuming to be practical for networks comprising more than a few dozen vertices.Although no polynomial time algorithm is known for this problem, more efficient algorithms than the brute-force search are known. For instance, the Bron–Kerbosch algorithm can be used to list all maximal cliques in worst-case optimal time, and it is also possible to list them in polynomial time per clique.
rdf:langString
En complejidad computacional, el problema del clique (a veces también traducido desde el inglés como problema del clan o problema de la camarilla), es un problema NP-completo según la Teoría de la complejidad computacional.
rdf:langString
En informatique, le problème de la clique est un problème algorithmique qui consiste à trouver des cliques (sous-ensembles de sommets d'un graphe tous adjacents les uns aux autres, également appelés sous-graphes complets) dans un graphe. Ce problème a plusieurs formulations différentes selon les cliques et les informations sur les cliques devant être trouvées. Les formulations courantes du problème de la clique incluent la recherche d'une clique maximum (une clique avec le plus grand nombre possible de sommets), la recherche d'une clique de poids maximal dans un graphe pondéré, la liste de toutes les cliques maximums et la résolution du problème de décision consistant à déterminer si un graphe contient une clique plus grande qu'une taille donnée. Le problème de la clique apparaît dans la situation réelle suivante. Considérons un réseau social, où les sommets du graphe représentent des personnes et les arêtes représentent la connaissance mutuelle entre les personnes. Une clique représente alors un sous-ensemble de personnes qui se connaissent toutes mutuellement, et des algorithmes pour trouver des cliques peuvent être utilisés pour découvrir ces groupes d'amis communs. Outre ses applications aux réseaux sociaux, le problème de la clique a également de nombreuses applications en bioinformatique et en chimie numérique. La plupart des versions du problème de la clique sont des problèmes difficiles. Le problème décisionnel de la clique est NP-complet (l'un des 21 problèmes NP-complets de Karp). Le problème de trouver une k-clique est à la fois intraitable à paramètre fixé (il n'est pas dans la classe de problèmes FPT) et est (en). Lister toutes les cliques maximums peut nécessiter un temps exponentiel car il existe des graphes avec un nombre de cliques maximums exponentiel en le nombre de sommets. Par conséquent, une grande partie de la théorie sur le problème de la clique est consacrée à l'identification de types particuliers de graphes qui admettent des algorithmes plus efficaces, ou à l'établissement de la difficulté algorithmique du problème général dans divers modèles de calcul. Pour trouver une clique maximum, on peut inspecter tous les sous-ensembles du graphe, mais ce type de recherche exhaustive est trop long pour être utilisable dans des graphes comprenant plus de quelques dizaines de sommets. Bien qu'aucun algorithme de temps polynomial ne soit connu pour ce problème, des algorithmes plus efficaces que la recherche exhaustive sont connus. Par exemple, l'algorithme de Bron-Kerbosch peut être utilisé pour lister toutes les cliques maximums, en temps optimal dans le pire cas, et il est également possible de les lister en temps polynomial par clique.
rdf:langString
In informatica, il problema della cricca si riferisce a uno qualsiasi dei problemi legati alla ricerca di particolari sottografi completi ("cricche") in un grafo, cioè, insiemi di elementi dove ciascuna coppia di elementi è connessa. Per esempio, il problema della cricca massima nasce nel seguente scenario del mondo reale. Si consideri una rete sociale, dove i vertici del grafo rappresentano le persone, e gli spigoli del grafo rappresentano le reciproche conoscenze. Per trovare un sottoinsieme più grande di persone che si conoscono tutte tra di loro, si possono ispezionare sistematicamente tutti i sottoinsiemi, un processo che consuma troppo tempo per essere pratico per reti sociali che comprendano più di qualche dozzina di persone. Sebbene questa ricerca mediante forza bruta possa essere migliorata da algoritmi più efficienti, tutti questi algoritmi impiegano un tempo esponenziale per risolvere il problema. Perciò, gran parte della teoria sul problema della cricca è dedicata a identificare tipi speciali di grafo che ammettano algoritmi più efficienti, o a stabilire la difficoltà computazionale del problema generale in vari modelli di computazione. Insieme alle sue applicazioni nelle reti sociali, il problema della cricca ha anche molte applicazioni in bioinformatica e in chimica computazionale. I problemi della cricca includono:
* trovare la cricca massima (una cricca con il più grande numero di vertici),
* trovare una cricca con il peso massimo in un grafo pesato,
* elencare tutte le cricche massimali (cricche che non possono essere ampliate),
* risolvere il problema decisionale di verificare se un grafo contiene una cricca più grande di una data dimensione. Questi problemi sono tutti difficili: il problema decisionale della cricca è NP-completo (uno dei 21 problemi NP-completi di Karp), il problema di trovare la cricca massima è sia , sia , ed elencare tutte le cricche massimali può richiedere un tempo esponenziale in quanto esistono grafi con un numero esponenziale di cricche massimali. Nondimeno, ci sono algoritmi per questi problemi che si eseguono in tempo esponenziale o che gestiscono certi grafi di entrata più specializzati in tempo polinomiale.
rdf:langString
클릭 문제 (clique problem)는 NP완전인 그래프 이론에 등장하는 문제이다. 이 문제는 리처드 카프가 1972년 논문에서 NP완전임을 증명한 21문제 중의 하나일 뿐만 아니라, NP완전 문제 이론을 소개한 쿡의 논문에서도 언급된 유명한 문제이다. 그래프의 클릭(clique)이란 부분그래프이면서 그래프의 임의의 두 노드가 서로 연결된 것으로 정의된다. 즉, 완전 그래프인 부분그래프를 클릭이라 한다. 오른쪽 그림에서 노드 1, 2, 5로 이루어진 부분그래프는 클릭이 된다. 왜냐하면, 각 노드가 모든 나머지 노드와 연결되어 있기 때문이다. 반면 2, 5, 3으로 이루어진 그래프를 보면, 5와 3이 연결되어 있지 않아 클릭이 되지 못한다.
rdf:langString
最大クリーク問題（さいだいクリークもんだい）は、グラフ理論において、グラフ中のクリーク（任意の二頂点間に枝があるような頂点集合）の中で最大のものを見つける問題。NP困難であることが知られている。 この問題は、補グラフに対する最大独立集合問題と等価である。 近似アルゴリズムについても研究されているが、グラフの頂点数を n とするとき、近似度 O(n / (log n)2) が達成されているのみである。また、P = NP が成り立たないとき、任意の ε > 0 について、近似度 n1/2 − ε の近似アルゴリズムが存在しないことが示されている。NP = ZPP が成り立たない場合、近似度 n1 − ε の近似アルゴリズムが存在しないことも示されている。
rdf:langString
Problem kliki – jeden z pierwszych zidentyfikowanych problemów NP-zupełnych. Klika w grafie jest zbiorem wierzchołków, w którym każda para wierzchołków jest połączona krawędzią, czyli zbiorem, który indukuje podgraf będący grafem pełnym. Problem kliki polega na stwierdzeniu, czy w danym grafie istnieje klika o podanym rozmiarze k. Mając podane wierzchołki należące do takiej kliki, możemy trywialnie stwierdzić, że tworzą one klikę, dlatego problem ten należy do klasy NP. Odpowiadający mu problem optymalizacyjny, problem maksymalnej kliki, polega na wskazaniu maksymalnych klik w podanym grafie. NP-zupełność tego problemu wynika łatwo z NP-zupełności problemu zbioru niezależnego, ponieważ w grafie istnieje klika o rozmiarze k wtedy i tylko wtedy, gdy w dopełnieniu grafu istnieje zbiór niezależny o rozmiarze k.
rdf:langString
Em ciência da computação, o problema do clique refere-se a qualquer problema que possui como objetivo encontrar subgrafos completos ("cliques") em um grafo. Como exemplo, o problema de encontrar conjuntos de nós em que todos os elementos estão conectados entre si. Por exemplo, o problema clique surge no cenário seguinte. Considere uma rede social, onde os vértices do grafo representam pessoas, e as arestas representam o conhecimento mútuo. Para encontrar um maior subconjunto de pessoas, em que todas conhecem umas as outras, pode-se sistematicamente inspecionar todos os subconjuntos, um processo que é muito demorado para ser prático para as redes sociais, mesmo que pequenas. Embora a pesquisa por força bruta possa ser melhorada através de algoritmos mais eficientes, todos estes algoritmos levam tempo exponencial para resolver o problema. Portanto, grande parte da teoria sobre o problema do clique é dedicado à identificação de tipos especiais de gráfo que admitem algoritmos mais eficientes, ou a definição da dificuldade computacional do problema geral em vários modelos de computação. Junto com seus aplicativos em redes sociais , o clique também tem muitas aplicações em bioinformática e química computacional. Problemas que envolvem o clique:
* encontrar o clique máximo (um clique com o maior número de vértices);
* encontrar o clique com maior valor em um grafo valorado;
* listar todos os cliques máximos (cliques que não podem ser ampliados);
* resolver o problema de decisão de testar se um grafo contém um clique maior que um tamanho determinado. Esses problemas são todos difíceis: o problema de decisão clique é NP-completo (um dos 21 problemas NP-Completo de Karp), e listar todos os cliques máximos pode exigir tempo exponencial. No entanto, existem algoritmos para esses problemas que são executados em tempo exponencial ou que lidam com grafos de entrada mais especializados em tempo polinomial.
rdf:langString
Задача о клике относится к классу NP-полных задач в области теории графов. Впервые она была сформулирована в 1972 году Ричардом Карпом. Кликой в неориентированном графе называется подмножество вершин, каждые две из которых соединены ребром графа. Иными словами, это полный подграф первоначального графа. Размер клики определяется как число вершин в ней. Задача о клике существует в двух вариантах: в задаче распознавания требуется определить, существует ли в заданном графе G клика размера k, в то время как в вычислительном варианте требуется найти в заданном графе G клику максимального размера.
rdf:langString
Задача про кліку відноситься до класу NP-повних задач в області теорії графів. Вперше вона була сформульована у 1972 році Річардом Карпом. Клікою в неорієнтованому графі називається підмножина вершин, кожні дві з яких з'єднані ребром графу. Іншими словами, це повний підграф первісного графу. Розмір кліки визначається як число вершин в ній. Задача про кліку існує у двох варіантах: у задачі розпізнавання потрібно визначити, чи існує в заданому графі G кліка розміру k, тоді як в обчислювальному варіанті потрібно знайти в заданому графі G кліку максимального розміру або всі максимальні кліки (такі, що не можна збільшити).
rdf:langString
在計算複雜度理論中，分團問題（clique problem）是圖論中的一個NP完全（NP-complete）問題。 团（clique）是一個圖中兩兩相鄰的一個頂點集，或是一個完全子圖（complete subgraph），如右圖中的1、2、5三個頂點。 分团问题是問一個圖中是否有大小是k以上的团。任意挑出k個點，我們可以簡單的判斷出這k個點是不是一個团，所以這個問題屬於NP。 證明這問題是NP完備，我們可以很簡單的將(Independent set problem)歸約成這個問題。因為存在一個大小是k以上的分團，等價於它的補圖中存在一個大小是k以上的獨立集。
xsd:nonNegativeInteger
85275
