Bir düzlemsel grafik geçen kenarlara sahip olmadan düzlemde gömülebilir bir grafiktir.
Let bir olmak k yani, bir hypergraph gibi tüm hyperedges olduğu boyutu K -uniform-hypergraph.
Hipergrafları düzleme (kümeleme veya başka bir uygulama bağlamında) gömmek için bazı çalışmalar yapılmıştır , ancak çoğu zaman veriler düzleme gömülemez. Çözüm, onu biraz kayıpla zorlamak veya burada önerdiğim gibi daha yüksek bir boyuta yerleştirmek olabilir:
Düzlemsellik (IMO, en az) ihtiva eden bir doğal uzantısı olan " -Basit gömme" (bunun için bilinen bir başka isim var mı?) Arasında G : Bir gömme E : X → R k , bağlantı yüzeyleri vardır ana kadar bu şekilde her hiperge'nin tüm köşeleri ve bunlar uç noktalar hariç kesişmez.
(Her yüzeyin istediğiniz gibi çizebileceğiniz bir kenar olduğu 2D'yi analogu düşünün).
Burada, 3 üniform hipergrafinin geçerli 3 basit gömülmesine bir örnek verilmiştir. (Her köşe, içerdiği hiper kenarlarla renklendirilir ve her yüz bir hiper kenarlığı temsil eder).
3-basit grafiğin bir başka örneği, köşelerinde tam 3-üniform-hipergrafidir . Bu basitçe 4 puan almak görmek için R 3 diğer köşe bağlayarak, piramidin merkezinde beşinci noktayı, bir 2D düzlemde yalan söylemez üçgen piramit (kendi dışbükey) oluşturun ve yerleştirin.
Benzer şekilde, 6 köşede tam 3-üniform-hipergrafın 3-basit bir gömme olmadığı görülüyor.
Düzlemsel grafiklerin, grafik düzlemsel olduğunda zor problemler için geliştirilmiş algoritmalara izin veren bazı çok yararlı özellikleri vardır. Ne yazık ki, veriler genellikle düzlemsel değildir, ancak bazen düşük boyutsallığa sahiptir. Düzlemsel grafiklerin hangi özelliklerinin genelleştirildiğini anlamanın, aynı araçla hangi algoritmaların daha yüksek boyut için uyarlanabileceğini anlamamıza yardımcı olacağını düşünüyorum.
Yararlı olabilecek bir özellik örneği, her düzlemsel grafiğin tüm kenarlarının düz çizgi parçaları olacağı şekilde gömülebileceğini öneren Fáry Teoreminden gelir .
Genelleştirilebilecek başka özellikler var mı? örneğin, düzlemsel grafikler için Euler Formülü bir şekilde daha yüksek boyuta genelleştirilebilir mi? (şu anda bunun ne anlama geleceğinden emin değilim).