SlideShare a Scribd company logo
1 of 40
Download to read offline
Zero-one k-laws and extended zero-one
k-laws for random distance graphs
Popova Svetlana
vomonosov wos™ow ƒt—te …niversity
‡orkshop on ixtrem—l qr—ph „heory
wos™owD tune TD PHIR
1/22
he(nitionsX ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) —nd r—ndom gr—ph G(Gn, p)
he(nitionF ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) is — r—ndom element
with v—lues in Ωn —nd distri˜ution Pn,p on FnD where
Ωn = {(V = {1, ..., n}, E)}, Fn = 2Ωn
,
Pn,p(G) = p|E|
(1 − p)C2
n−|E|
.
2/22
he(nitionsX ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) —nd r—ndom gr—ph G(Gn, p)
he(nitionF ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) is — r—ndom element
with v—lues in Ωn —nd distri˜ution Pn,p on FnD where
Ωn = {(V = {1, ..., n}, E)}, Fn = 2Ωn
,
Pn,p(G) = p|E|
(1 − p)C2
n−|E|
.
he(nitionF vet Gn ˜e — sequen™e of gr—phs Gn = (Vn, En)F
‚—ndom gr—ph G(Gn, p) is — r—ndom element with v—lues in ΩGn
—nd distri˜ution PGn,p on FGn D where
ΩGn = {G = (V, E) : V = Vn, E ⊆ En},
FGn = 2ΩGn , PGn,p(G) = p|E|
(1 − p)|En|−|E|
.
2/22
he(nitionsX (rstEorder properties —nd zeroEone l—w
he(nitionF pirstEorder properties of gr—phs —re de(ned ˜y
(rstEorder formul—eD whi™h —re ˜uilt of
predi™—te sym˜ols ∼, =
logi™—l ™onne™tivities ¬, ⇒, ⇔, ∨, ∧
v—ri—˜les x, y, . . .
qu—nti(ers ∀, ∃
3/22
he(nitionsX (rstEorder properties —nd zeroEone l—w
he(nitionF pirstEorder properties of gr—phs —re de(ned ˜y
(rstEorder formul—eD whi™h —re ˜uilt of
predi™—te sym˜ols ∼, =
logi™—l ™onne™tivities ¬, ⇒, ⇔, ∨, ∧
v—ri—˜les x, y, . . .
qu—nti(ers ∀, ∃
he(nitionF „he r—ndom gr—ph G(n, p) is s—id to follow zeroEone l—w
if for —ny (rstEorder property L either
lim
n→∞
Pn,p(L) = 0
or
lim
n→∞
Pn,p(L) = 1.
3/22
he(nitionsX zeroEone kEl—w
he(nitionF „he r—ndom gr—ph G(n, p) is s—id to follow zeroEone
kEl—w if for —ny property L de(ned ˜y — (rstEorder formul— with
qu—nti(er depth —t most k either
lim
n→∞
Pn,p(L) = 0
or
lim
n→∞
Pn,p(L) = 1.
4/22
eroEone l—w for ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p)
„heorem@qle˜ski et —lFD IWTWY p—ginD IWUTA
Let a function p = p(n) satisfy the property
∀β > 0 min(p, 1 − p)nβ
→ ∞ when n → ∞.
Then the random graph G(n, p) follows the zero-one law.
5/22
eroEone l—w for ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p)
„heorem@qle˜ski et —lFD IWTWY p—ginD IWUTA
Let a function p = p(n) satisfy the property
∀β > 0 min(p, 1 − p)nβ
→ ∞ when n → ∞.
Then the random graph G(n, p) follows the zero-one law.
„heorem@ƒhel—hD ƒpen™erD IWVVA
Let p(n) = n−β and β be an irrational number, 0 < β < 1.
Then the random graph G(n, p) follows the zero-one law.
5/22
‚—ndom dist—n™e gr—ph
‚—ndom dist—n™e gr—ph G(Gdist
n , p)
Gdist
n = (V dist
n , Edist
n )
a = a(n), c = c(n)
V dist
n = v = (v1
, . . . , vn
) : vi
∈ {0, 1},
n
i=1
vi
= a
Edist
n = {{u, v} ∈ V dist
n × V dist
n : (u, v) = c}
6/22
eroEone l—w for r—ndom dist—n™e gr—ph
vet — fun™tion p = p(n) s—tisfy the property
∀β > 0 min(p, 1 − p)|V dist
n |β
→ ∞ when n → ∞.
7/22
eroEone l—w for r—ndom dist—n™e gr—ph
vet — fun™tion p = p(n) s—tisfy the property
∀β > 0 min(p, 1 − p)|V dist
n |β
→ ∞ when n → ∞.
„heorem
Let a(n) = αn, c(n) = α2n, α ∈ Q, 0 < α < 1. Then
the random graph G(Gdist
n , p) doesn't follow the zero-one law, but
there exists a subsequence G(Gdist
ni
, p) following the zero-one law.
7/22
uestions
‡hen does — given su˜sequen™e G(Gdist
ni
, p) follow zeroEone
l—wc
8/22
uestions
‡hen does — given su˜sequen™e G(Gdist
ni
, p) follow zeroEone
l—wc
hoes there exist — (rstEorder property L —nd — su˜sequen™e
G(Gdist
ni
, p) su™h th—t
lim
i→∞
PGdist
ni
,p(L) ∈ (0, 1)
8/22
uestions
‡hen does — given su˜sequen™e G(Gdist
ni
, p) follow zeroEone
l—wc
hoes there exist — (rstEorder property L —nd — su˜sequen™e
G(Gdist
ni
, p) su™h th—t
lim
i→∞
PGdist
ni
,p(L) ∈ (0, 1)
‡h—t limiting pro˜—˜ilities PGdist
ni
,p(L) ™—n we getc
8/22
ixtended zeroEone kEl—w
he(nitionF „he r—ndom gr—ph G(Gn, p) is s—id to follow extended
zeroEone kEl—w if for every property L de(ned ˜y — (rstEorder
formul— with qu—nti(er depth —t most k —ny p—rti—l limit of the
sequen™e PGn,p(L) equ—ls either 0 or 1F
9/22
ixtended zeroEone kEl—w
he(nitionF „he r—ndom gr—ph G(Gn, p) is s—id to follow extended
zeroEone kEl—w if for every property L de(ned ˜y — (rstEorder
formul— with qu—nti(er depth —t most k —ny p—rti—l limit of the
sequen™e PGn,p(L) equ—ls either 0 or 1F
qo—lF pind ™onditions on the sequen™e G(Gdist
ni
, p) under whi™h one
of the following t—kes pl—™eX
zeroEone kEl—w holds
zeroEone kEl—w doesn9t holdD ˜ut extended zeroEone kEl—w holds
extended zeroEone kEl—w doesn9t hold
9/22
ihrenfeu™ht g—me EHR(G, H, k)
EHR(G, H, k)
qr—phs G, HD num˜er of rounds k
„wo pl—yers ƒpoiler —nd hupli™—tor
iEth roundX
ƒpoiler ™hooses — vertex either from G or from H
hupli™—tor ™hooses — vertex of the other gr—ph
vet x1, . . . , xkD y1, . . . , yk ˜e verti™es ™hosen from gr—phs G —nd
H respe™tivelyF
hupli™—tor wins if —nd only if G|{x1,...,xk}
∼= H|{y1,...,yk}F
10/22
ihrenfeu™ht g—me EHR(G, H, k)
EHR(G, H, k)
qr—phs G, HD num˜er of rounds k
„wo pl—yers ƒpoiler —nd hupli™—tor
iEth roundX
ƒpoiler ™hooses — vertex either from G or from H
hupli™—tor ™hooses — vertex of the other gr—ph
vet x1, . . . , xkD y1, . . . , yk ˜e verti™es ™hosen from gr—phs G —nd
H respe™tivelyF
hupli™—tor wins if —nd only if G|{x1,...,xk}
∼= H|{y1,...,yk}F
„heorem
The random graph G(Gn, p) follows zero-one k-law if and only if
P(Duplicator wins the game EHR(G(Gn, p), G(Gm, p), k)) → 1
as n, m → ∞.
10/22
pull level extension property
he(nitionF „he gr—ph G = (V, E) is s—id to s—tisfy full level t
extension property if for —ny verti™es v1, . . . , vl, u1, . . . , ur
(l + r ≤ t) there exists — vertex v —dj—™ent to v1, . . . , vl —nd
nonE—dj—™ent to u1, . . . , urF
11/22
pull level extension property
he(nitionF „he gr—ph G = (V, E) is s—id to s—tisfy full level t
extension property if for —ny verti™es v1, . . . , vl, u1, . . . , ur
(l + r ≤ t) there exists — vertex v —dj—™ent to v1, . . . , vl —nd
nonE—dj—™ent to u1, . . . , urF
€roposition
Let G(Gn, p) satisfy full level (k − 1) extension property
asymptotically almost surely. Then the random graph G(Gn, p)
follows zero-one k-law.
11/22
pull level extension property
he(nitionF „he gr—ph G = (V, E) is s—id to s—tisfy full level t
extension property if for —ny verti™es v1, . . . , vl, u1, . . . , ur
(l + r ≤ t) there exists — vertex v —dj—™ent to v1, . . . , vl —nd
nonE—dj—™ent to u1, . . . , urF
€roposition
Let G(Gn, p) satisfy full level (k − 1) extension property
asymptotically almost surely. Then the random graph G(Gn, p)
follows zero-one k-law.
goroll—ry
Let G(Gn, p) satisfy full level t extension property a.a.s for every
t ∈ N. Then the random graph G(Gn, p) follows the zero-one law.
11/22
pull level extension property for r—ndom dist—n™e gr—ph
€roposition
Let a(n) = αn, α ∈ Q, 0 < α < 1. Then G(Gdist
ni
, p) satises
full level t extension property a.a.s for every t ∈ N if and only if
c = α2n and ∀m ∈ N m|ni for suciently large i.
12/22
pull level extension property for r—ndom dist—n™e gr—ph
€roposition
Let a(n) = αn, α ∈ Q, 0  α  1. Then G(Gdist
ni
, p) satises
full level t extension property a.a.s for every t ∈ N if and only if
c = α2n and ∀m ∈ N m|ni for suciently large i.
€roposition
Let a(n) = αn, c = α2n, α ∈ Q, 0  α  1, t ≤ 5. Then
G(Gdist
ni
, p) satises full level t extension property a.a.s if and only if
Dt|a(ni) − c(ni) for suciently large i, where
D2 = 1, D3 = 2, D4 = 6, D5 = 60.
12/22
eroEone kEl—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph
xot—tionF a = αn, c = α2n, α = s/q, (s, q) = 1.
13/22
eroEone kEl—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph
xot—tionF a = αn, c = α2n, α = s/q, (s, q) = 1.
„heorem @zeroEone 4El—wA
The random graph G(Gdist
n , p) follows extended zero-one 4-law.
The sequence G(Gdist
ni
, p) follows zero-one 4-law if and only if
∃i0 such that all the numbers a(ni) − c(ni) for i  i0 have the
same parity.
13/22
eroEone kEl—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph
xot—tionF a = αn, c = α2n, α = s/q, (s, q) = 1.
„heorem @zeroEone 4El—wA
The random graph G(Gdist
n , p) follows extended zero-one 4-law.
The sequence G(Gdist
ni
, p) follows zero-one 4-law if and only if
∃i0 such that all the numbers a(ni) − c(ni) for i  i0 have the
same parity.
„heorem @zeroEone 5El—wA
Let a sequence {ni} be such that a(ni) − c(ni) are even for
suciently large i. Then
G(Gdist
ni
, p) follows extended zero-one 5-law,
G(Gdist
ni
, p) follows zero-one 5-law if and only if ∃i0 such that
either ∀i  i0 3|a(ni) − c(ni) or ∀i  i0 3 a(ni) − c(ni).
13/22
eroEone kEl—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph
„heorem @zeroEone 6El—wA
Let q = 5 and a sequence {ni} be such that a(ni) − c(ni) are
divisible by 12 for suciently large i. Then
G(Gdist
ni
, p) follows extended zero-one 6-law,
G(Gdist
ni
, p) follows zero-one 6-law if and only if ∃i0 such that
either ∀i  i0 5|a(ni) − c(ni) or ∀i  i0 5 a(ni) − c(ni).
14/22
hisproof of extended zeroEone l—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph
∀β  0 min(p, 1 − p)|V dist
n |β
→ ∞ —s n → ∞. (∗)
„heorem @disproof of extended zeroEone 6El—wA
Let one of the following two cases take place:
q = 5 and a sequence {ni} is such that a(ni) − c(ni) are not
divisible by 5 for suciently large i,
α = 1
2 and a sequence {ni} is such that a(ni) − c(ni) are not
divisible by 4 for suciently large i.
Then there exists a function p(n) satisfying (∗) such that
G(Gdist
ni
, p) doesn't follow extended zero-one 6-law.
15/22
hisproof of extended zeroEone l—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph
„heorem @disproof of extended zeroEone l—wA
Let q be even, α ∈ (1
4, 3
4) and a sequence {ni} be such that
a(ni) − c(ni) are not divisible by 4 for suciently large i. Then
there exists a function p(n) satisfying (∗) such that G(Gdist
ni
, p)
doesn't follow extended zero-one law.
16/22
ƒpe™i—l sets of verti™es
he(nitionF †erti™es v1, . . . , vt of — gr—ph G = (V, E) —re s—id to
form — spe™i—l tEset if there doesn9t exist — vertex v ∈ V —dj—™ent
to —ll of the verti™es v1, . . . , vtF
17/22
ƒpe™i—l sets of verti™es
he(nitionF †erti™es v1, . . . , vt of — gr—ph G = (V, E) —re s—id to
form — spe™i—l tEset if there doesn9t exist — vertex v ∈ V —dj—™ent
to —ll of the verti™es v1, . . . , vtF
vet Rt ˜e — property of sp—nning su˜gr—phs of GnX
for —ny verti™es v1, . . . , vt not forming — spe™i—l tEset in Gn —nd
for —ny su˜set U ⊆ {v1, . . . , vt} there exists — vertex v
—dj—™ent to —ll verti™es from U —nd nonE—dj—™ent to —ll verti™es
from {v1, . . . , vt}  UF
17/22
ƒpe™i—l sets of verti™es
he(nitionF †erti™es v1, . . . , vt of — gr—ph G = (V, E) —re s—id to
form — spe™i—l tEset if there doesn9t exist — vertex v ∈ V —dj—™ent
to —ll of the verti™es v1, . . . , vtF
vet Rt ˜e — property of sp—nning su˜gr—phs of GnX
for —ny verti™es v1, . . . , vt not forming — spe™i—l tEset in Gn —nd
for —ny su˜set U ⊆ {v1, . . . , vt} there exists — vertex v
—dj—™ent to —ll verti™es from U —nd nonE—dj—™ent to —ll verti™es
from {v1, . . . , vt}  UF
€roposition
For every t ∈ N the random graph G(Gdist
n , p) satisfyes Rt a.a.s.
17/22
€roof of zeroEone kEl—wsX spe™i—l sets of verti™es without edges
ƒuppose
@IA Gn = (Vn, En) doesn9t h—ve spe™i—l (t − 1)Esets
@PA G(Gn, p) s—tisfyes Rt —F—FsF
18/22
€roof of zeroEone kEl—wsX spe™i—l sets of verti™es without edges
ƒuppose
@IA Gn = (Vn, En) doesn9t h—ve spe™i—l (t − 1)Esets
@PA G(Gn, p) s—tisfyes Rt —F—FsF
€roposition
Let a sequence Gn = (Vn, En) satisfy (1), (2) and the following
conditions:
Gn has special t-sets,
for every special t-set any two of its vertices are non-adjacent.
Then the random graph G(Gn, p) follows zero-one (t + 1)-law.
18/22
€roof of zeroEone kEl—wsX spe™i—l sets of verti™es with edges
€roposition
Suppose Gn = (Vn, En) satises (1), (2) and for any vertices
v1, . . . , vi where i  t one of the following holds:
for any vertex vi+1 such that v1, . . . , vi+1 can be extended to
a special t-set there exist Ω(|Vn|β) dierent vertices each of
which can be mapped onto vi+1 by an automorphism of Gn
xing v1, . . . , vi (where β is a positive constant),
|{(vi+1, . . . , vt) : {v1, . . . , vt} is a special t-set}| = O(1).
Then the random graph G(Gn, p) follows extended zero-one
(t + 1)-law.
19/22
hisproof of extended zeroEone kEl—ws
vet L ˜e — property of su˜gr—phs G ⊆ GnX
for —ny (v1, . . . , vi) th—t ™—n ˜e extended to — spe™i—l tEset with
edges in Gn there exist vi+1, . . . , vt extending (v1, . . . , vi) to —
spe™i—l tEset with edges in GF
20/22
hisproof of extended zeroEone kEl—ws
vet L ˜e — property of su˜gr—phs G ⊆ GnX
for —ny (v1, . . . , vi) th—t ™—n ˜e extended to — spe™i—l tEset with
edges in Gn there exist vi+1, . . . , vt extending (v1, . . . , vi) to —
spe™i—l tEset with edges in GF
vet K(v1, . . . , vi) ˜e the num˜er of (vi+1, . . . , vt) extending
(v1, . . . , vi) to — spe™i—l tEset with edges in GnF
20/22
hisproof of extended zeroEone kEl—ws
vet L ˜e — property of su˜gr—phs G ⊆ GnX
for —ny (v1, . . . , vi) th—t ™—n ˜e extended to — spe™i—l tEset with
edges in Gn there exist vi+1, . . . , vt extending (v1, . . . , vi) to —
spe™i—l tEset with edges in GF
vet K(v1, . . . , vi) ˜e the num˜er of (vi+1, . . . , vt) extending
(v1, . . . , vi) to — spe™i—l tEset with edges in GnF
sf there exists (v1, . . . , vi) with
K(v1, . . . , vi) → ∞, K(v1, . . . , vi) = |Vn|o(1)
,
then PGn,p(L) ™—n —ppro—™h —ny num˜er from (0, 1)F
20/22
hisproof of extended zeroEone kEl—ws
‚epl—™e L ˜y — (rstEorder property LX
L = ∀v1 . . . ∀vi ∃vi+1 . . . ∃vt Q(v1, . . . , vt),
where Q —pproxim—tely s—ys th—t either (v1, . . . , vi) ™—n9t ˜e
extended to — spe™i—l tEset with edges in Gn or (v1, . . . , vt) forms —
spe™i—l tEset with edges in G(Gn, p)F
21/22
„h—nks
Thank you for your attention!
22/22

More Related Content

What's hot

A new practical algorithm for volume estimation using annealing of convex bodies
A new practical algorithm for volume estimation using annealing of convex bodiesA new practical algorithm for volume estimation using annealing of convex bodies
A new practical algorithm for volume estimation using annealing of convex bodies
Vissarion Fisikopoulos
 
Algorithm Design and Complexity - Course 10
Algorithm Design and Complexity - Course 10Algorithm Design and Complexity - Course 10
Algorithm Design and Complexity - Course 10
Traian Rebedea
 
Bayesian adaptive optimal estimation using a sieve prior
Bayesian adaptive optimal estimation using a sieve priorBayesian adaptive optimal estimation using a sieve prior
Bayesian adaptive optimal estimation using a sieve prior
Julyan Arbel
 
Números repunits de lehmer
Números repunits de lehmerNúmeros repunits de lehmer
Números repunits de lehmer
lenixez
 
Important Cuts and (p,q)-clustering
Important Cuts and (p,q)-clusteringImportant Cuts and (p,q)-clustering
Important Cuts and (p,q)-clustering
ASPAK2014
 

What's hot (20)

Boundedness of the Twisted Paraproduct
Boundedness of the Twisted ParaproductBoundedness of the Twisted Paraproduct
Boundedness of the Twisted Paraproduct
 
Trilinear embedding for divergence-form operators
Trilinear embedding for divergence-form operatorsTrilinear embedding for divergence-form operators
Trilinear embedding for divergence-form operators
 
On Twisted Paraproducts and some other Multilinear Singular Integrals
On Twisted Paraproducts and some other Multilinear Singular IntegralsOn Twisted Paraproducts and some other Multilinear Singular Integrals
On Twisted Paraproducts and some other Multilinear Singular Integrals
 
A new practical algorithm for volume estimation using annealing of convex bodies
A new practical algorithm for volume estimation using annealing of convex bodiesA new practical algorithm for volume estimation using annealing of convex bodies
A new practical algorithm for volume estimation using annealing of convex bodies
 
Multilinear Twisted Paraproducts
Multilinear Twisted ParaproductsMultilinear Twisted Paraproducts
Multilinear Twisted Paraproducts
 
P, NP and NP-Complete, Theory of NP-Completeness V2
P, NP and NP-Complete, Theory of NP-Completeness V2P, NP and NP-Complete, Theory of NP-Completeness V2
P, NP and NP-Complete, Theory of NP-Completeness V2
 
Analysis of algorithms
Analysis of algorithmsAnalysis of algorithms
Analysis of algorithms
 
ON OPTIMALITY OF THE INDEX OF SUM, PRODUCT, MAXIMUM, AND MINIMUM OF FINITE BA...
ON OPTIMALITY OF THE INDEX OF SUM, PRODUCT, MAXIMUM, AND MINIMUM OF FINITE BA...ON OPTIMALITY OF THE INDEX OF SUM, PRODUCT, MAXIMUM, AND MINIMUM OF FINITE BA...
ON OPTIMALITY OF THE INDEX OF SUM, PRODUCT, MAXIMUM, AND MINIMUM OF FINITE BA...
 
Algorithm Design and Complexity - Course 10
Algorithm Design and Complexity - Course 10Algorithm Design and Complexity - Course 10
Algorithm Design and Complexity - Course 10
 
Bellman functions and Lp estimates for paraproducts
Bellman functions and Lp estimates for paraproductsBellman functions and Lp estimates for paraproducts
Bellman functions and Lp estimates for paraproducts
 
Bayesian adaptive optimal estimation using a sieve prior
Bayesian adaptive optimal estimation using a sieve priorBayesian adaptive optimal estimation using a sieve prior
Bayesian adaptive optimal estimation using a sieve prior
 
Números repunits de lehmer
Números repunits de lehmerNúmeros repunits de lehmer
Números repunits de lehmer
 
Quantitative norm convergence of some ergodic averages
Quantitative norm convergence of some ergodic averagesQuantitative norm convergence of some ergodic averages
Quantitative norm convergence of some ergodic averages
 
Practical computation of Hecke operators
Practical computation of Hecke operatorsPractical computation of Hecke operators
Practical computation of Hecke operators
 
Important Cuts and (p,q)-clustering
Important Cuts and (p,q)-clusteringImportant Cuts and (p,q)-clustering
Important Cuts and (p,q)-clustering
 
Norm-variation of bilinear averages
Norm-variation of bilinear averagesNorm-variation of bilinear averages
Norm-variation of bilinear averages
 
Chapter 5
Chapter 5Chapter 5
Chapter 5
 
A sharp nonlinear Hausdorff-Young inequality for small potentials
A sharp nonlinear Hausdorff-Young inequality for small potentialsA sharp nonlinear Hausdorff-Young inequality for small potentials
A sharp nonlinear Hausdorff-Young inequality for small potentials
 
Declare Your Language: Constraint Resolution 1
Declare Your Language: Constraint Resolution 1Declare Your Language: Constraint Resolution 1
Declare Your Language: Constraint Resolution 1
 
Estimation of the score vector and observed information matrix in intractable...
Estimation of the score vector and observed information matrix in intractable...Estimation of the score vector and observed information matrix in intractable...
Estimation of the score vector and observed information matrix in intractable...
 

Similar to Maksim Zhukovskii – Zero-one k-laws for G(n,n−α)

On the-approximate-solution-of-a-nonlinear-singular-integral-equation
On the-approximate-solution-of-a-nonlinear-singular-integral-equationOn the-approximate-solution-of-a-nonlinear-singular-integral-equation
On the-approximate-solution-of-a-nonlinear-singular-integral-equation
Cemal Ardil
 

Similar to Maksim Zhukovskii – Zero-one k-laws for G(n,n−α) (20)

Lecture 3(a) Asymptotic-analysis.pdf
Lecture 3(a) Asymptotic-analysis.pdfLecture 3(a) Asymptotic-analysis.pdf
Lecture 3(a) Asymptotic-analysis.pdf
 
On the Equality of the Grundy Numbers of a Graph
On the Equality of the Grundy Numbers of a GraphOn the Equality of the Grundy Numbers of a Graph
On the Equality of the Grundy Numbers of a Graph
 
Complexity Classes and the Graph Isomorphism Problem
Complexity Classes and the Graph Isomorphism ProblemComplexity Classes and the Graph Isomorphism Problem
Complexity Classes and the Graph Isomorphism Problem
 
On the equality of the grundy numbers of a graph
On the equality of the grundy numbers of a graphOn the equality of the grundy numbers of a graph
On the equality of the grundy numbers of a graph
 
On the-approximate-solution-of-a-nonlinear-singular-integral-equation
On the-approximate-solution-of-a-nonlinear-singular-integral-equationOn the-approximate-solution-of-a-nonlinear-singular-integral-equation
On the-approximate-solution-of-a-nonlinear-singular-integral-equation
 
Clase3 Notacion
Clase3 NotacionClase3 Notacion
Clase3 Notacion
 
Vancouver18
Vancouver18Vancouver18
Vancouver18
 
Slides: Total Jensen divergences: Definition, Properties and k-Means++ Cluste...
Slides: Total Jensen divergences: Definition, Properties and k-Means++ Cluste...Slides: Total Jensen divergences: Definition, Properties and k-Means++ Cluste...
Slides: Total Jensen divergences: Definition, Properties and k-Means++ Cluste...
 
Nodal Domain Theorem for the p-Laplacian on Graphs and the Related Multiway C...
Nodal Domain Theorem for the p-Laplacian on Graphs and the Related Multiway C...Nodal Domain Theorem for the p-Laplacian on Graphs and the Related Multiway C...
Nodal Domain Theorem for the p-Laplacian on Graphs and the Related Multiway C...
 
Fuzzy graph
Fuzzy graphFuzzy graph
Fuzzy graph
 
Best Approximation in Real Linear 2-Normed Spaces
Best Approximation in Real Linear 2-Normed SpacesBest Approximation in Real Linear 2-Normed Spaces
Best Approximation in Real Linear 2-Normed Spaces
 
Tales on two commuting transformations or flows
Tales on two commuting transformations or flowsTales on two commuting transformations or flows
Tales on two commuting transformations or flows
 
Asymptotic notations
Asymptotic notationsAsymptotic notations
Asymptotic notations
 
Group theory notes
Group theory notesGroup theory notes
Group theory notes
 
Lecture3(b).pdf
Lecture3(b).pdfLecture3(b).pdf
Lecture3(b).pdf
 
Igv2008
Igv2008Igv2008
Igv2008
 
Time Series Analysis
Time Series AnalysisTime Series Analysis
Time Series Analysis
 
02 asymp
02 asymp02 asymp
02 asymp
 
Number theory lecture (part 2)
Number theory lecture (part 2)Number theory lecture (part 2)
Number theory lecture (part 2)
 
Asymptotics for discrete random measures
Asymptotics for discrete random measuresAsymptotics for discrete random measures
Asymptotics for discrete random measures
 

More from Yandex

Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
Yandex
 
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаСтруктурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Yandex
 
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаПредставление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Yandex
 
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
Yandex
 
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
Yandex
 
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
Yandex
 
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
Yandex
 
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Yandex
 
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Yandex
 
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
Yandex
 
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
Yandex
 
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеровКак защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
Yandex
 
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
Yandex
 
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
Yandex
 
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
Yandex
 
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
Yandex
 
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
Yandex
 
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
Yandex
 
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
Yandex
 

More from Yandex (20)

Предсказание оттока игроков из World of Tanks
Предсказание оттока игроков из World of TanksПредсказание оттока игроков из World of Tanks
Предсказание оттока игроков из World of Tanks
 
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
Как принять/организовать работу по поисковой оптимизации сайта, Сергей Царик,...
 
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаСтруктурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Структурированные данные, Юлия Тихоход, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
 
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров ЯндексаПредставление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
Представление сайта в поиске, Сергей Лысенко, лекция в Школе вебмастеров Яндекса
 
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
Плохие методы продвижения сайта, Екатерины Гладких, лекция в Школе вебмастеро...
 
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
Основные принципы ранжирования, Сергей Царик и Антон Роменский, лекция в Школ...
 
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
Основные принципы индексирования сайта, Александр Смирнов, лекция в Школе веб...
 
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
Мобильное приложение: как и зачем, Александр Лукин, лекция в Школе вебмастеро...
 
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Сайты на мобильных устройствах, Олег Ножичкин, лекция в Школе вебмастеров Янд...
 
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
Качественная аналитика сайта, Юрий Батиевский, лекция в Школе вебмастеров Янд...
 
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
Что можно и что нужно измерять на сайте, Петр Аброськин, лекция в Школе вебма...
 
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
Как правильно поставить ТЗ на создание сайта, Алексей Бородкин, лекция в Школ...
 
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеровКак защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
Как защитить свой сайт, Пётр Волков, лекция в Школе вебмастеров
 
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
Как правильно составить структуру сайта, Дмитрий Сатин, лекция в Школе вебмас...
 
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
Технические особенности создания сайта, Дмитрий Васильева, лекция в Школе веб...
 
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
Конструкторы для отдельных элементов сайта, Елена Першина, лекция в Школе веб...
 
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
Контент для интернет-магазинов, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмастеров ...
 
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
Как написать хороший текст для сайта, Катерина Ерошина, лекция в Школе вебмас...
 
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
Usability и дизайн - как не помешать пользователю, Алексей Иванов, лекция в Ш...
 
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
Cайт. Зачем он и каким должен быть, Алексей Иванов, лекция в Школе вебмастеро...
 

Recently uploaded

Digital Dentistry.Digital Dentistryvv.pptx
Digital Dentistry.Digital Dentistryvv.pptxDigital Dentistry.Digital Dentistryvv.pptx
Digital Dentistry.Digital Dentistryvv.pptx
MohamedFarag457087
 
CYTOGENETIC MAP................ ppt.pptx
CYTOGENETIC MAP................ ppt.pptxCYTOGENETIC MAP................ ppt.pptx
CYTOGENETIC MAP................ ppt.pptx
Silpa
 
THE ROLE OF BIOTECHNOLOGY IN THE ECONOMIC UPLIFT.pptx
THE ROLE OF BIOTECHNOLOGY IN THE ECONOMIC UPLIFT.pptxTHE ROLE OF BIOTECHNOLOGY IN THE ECONOMIC UPLIFT.pptx
THE ROLE OF BIOTECHNOLOGY IN THE ECONOMIC UPLIFT.pptx
ANSARKHAN96
 
The Mariana Trench remarkable geological features on Earth.pptx
The Mariana Trench remarkable geological features on Earth.pptxThe Mariana Trench remarkable geological features on Earth.pptx
The Mariana Trench remarkable geological features on Earth.pptx
seri bangash
 
development of diagnostic enzyme assay to detect leuser virus
development of diagnostic enzyme assay to detect leuser virusdevelopment of diagnostic enzyme assay to detect leuser virus
development of diagnostic enzyme assay to detect leuser virus
NazaninKarimi6
 

Recently uploaded (20)

Molecular markers- RFLP, RAPD, AFLP, SNP etc.
Molecular markers- RFLP, RAPD, AFLP, SNP etc.Molecular markers- RFLP, RAPD, AFLP, SNP etc.
Molecular markers- RFLP, RAPD, AFLP, SNP etc.
 
module for grade 9 for distance learning
module for grade 9 for distance learningmodule for grade 9 for distance learning
module for grade 9 for distance learning
 
Digital Dentistry.Digital Dentistryvv.pptx
Digital Dentistry.Digital Dentistryvv.pptxDigital Dentistry.Digital Dentistryvv.pptx
Digital Dentistry.Digital Dentistryvv.pptx
 
CYTOGENETIC MAP................ ppt.pptx
CYTOGENETIC MAP................ ppt.pptxCYTOGENETIC MAP................ ppt.pptx
CYTOGENETIC MAP................ ppt.pptx
 
300003-World Science Day For Peace And Development.pptx
300003-World Science Day For Peace And Development.pptx300003-World Science Day For Peace And Development.pptx
300003-World Science Day For Peace And Development.pptx
 
Zoology 5th semester notes( Sumit_yadav).pdf
Zoology 5th semester notes( Sumit_yadav).pdfZoology 5th semester notes( Sumit_yadav).pdf
Zoology 5th semester notes( Sumit_yadav).pdf
 
THE ROLE OF BIOTECHNOLOGY IN THE ECONOMIC UPLIFT.pptx
THE ROLE OF BIOTECHNOLOGY IN THE ECONOMIC UPLIFT.pptxTHE ROLE OF BIOTECHNOLOGY IN THE ECONOMIC UPLIFT.pptx
THE ROLE OF BIOTECHNOLOGY IN THE ECONOMIC UPLIFT.pptx
 
Genome sequencing,shotgun sequencing.pptx
Genome sequencing,shotgun sequencing.pptxGenome sequencing,shotgun sequencing.pptx
Genome sequencing,shotgun sequencing.pptx
 
Thyroid Physiology_Dr.E. Muralinath_ Associate Professor
Thyroid Physiology_Dr.E. Muralinath_ Associate ProfessorThyroid Physiology_Dr.E. Muralinath_ Associate Professor
Thyroid Physiology_Dr.E. Muralinath_ Associate Professor
 
Cyanide resistant respiration pathway.pptx
Cyanide resistant respiration pathway.pptxCyanide resistant respiration pathway.pptx
Cyanide resistant respiration pathway.pptx
 
GBSN - Microbiology (Unit 3)Defense Mechanism of the body
GBSN - Microbiology (Unit 3)Defense Mechanism of the body GBSN - Microbiology (Unit 3)Defense Mechanism of the body
GBSN - Microbiology (Unit 3)Defense Mechanism of the body
 
The Mariana Trench remarkable geological features on Earth.pptx
The Mariana Trench remarkable geological features on Earth.pptxThe Mariana Trench remarkable geological features on Earth.pptx
The Mariana Trench remarkable geological features on Earth.pptx
 
development of diagnostic enzyme assay to detect leuser virus
development of diagnostic enzyme assay to detect leuser virusdevelopment of diagnostic enzyme assay to detect leuser virus
development of diagnostic enzyme assay to detect leuser virus
 
TransientOffsetin14CAftertheCarringtonEventRecordedbyPolarTreeRings
TransientOffsetin14CAftertheCarringtonEventRecordedbyPolarTreeRingsTransientOffsetin14CAftertheCarringtonEventRecordedbyPolarTreeRings
TransientOffsetin14CAftertheCarringtonEventRecordedbyPolarTreeRings
 
Dr. E. Muralinath_ Blood indices_clinical aspects
Dr. E. Muralinath_ Blood indices_clinical  aspectsDr. E. Muralinath_ Blood indices_clinical  aspects
Dr. E. Muralinath_ Blood indices_clinical aspects
 
Climate Change Impacts on Terrestrial and Aquatic Ecosystems.pptx
Climate Change Impacts on Terrestrial and Aquatic Ecosystems.pptxClimate Change Impacts on Terrestrial and Aquatic Ecosystems.pptx
Climate Change Impacts on Terrestrial and Aquatic Ecosystems.pptx
 
Bhiwandi Bhiwandi ❤CALL GIRL 7870993772 ❤CALL GIRLS ESCORT SERVICE In Bhiwan...
Bhiwandi Bhiwandi ❤CALL GIRL 7870993772 ❤CALL GIRLS  ESCORT SERVICE In Bhiwan...Bhiwandi Bhiwandi ❤CALL GIRL 7870993772 ❤CALL GIRLS  ESCORT SERVICE In Bhiwan...
Bhiwandi Bhiwandi ❤CALL GIRL 7870993772 ❤CALL GIRLS ESCORT SERVICE In Bhiwan...
 
FAIRSpectra - Enabling the FAIRification of Spectroscopy and Spectrometry
FAIRSpectra - Enabling the FAIRification of Spectroscopy and SpectrometryFAIRSpectra - Enabling the FAIRification of Spectroscopy and Spectrometry
FAIRSpectra - Enabling the FAIRification of Spectroscopy and Spectrometry
 
Grade 7 - Lesson 1 - Microscope and Its Functions
Grade 7 - Lesson 1 - Microscope and Its FunctionsGrade 7 - Lesson 1 - Microscope and Its Functions
Grade 7 - Lesson 1 - Microscope and Its Functions
 
Proteomics: types, protein profiling steps etc.
Proteomics: types, protein profiling steps etc.Proteomics: types, protein profiling steps etc.
Proteomics: types, protein profiling steps etc.
 

Maksim Zhukovskii – Zero-one k-laws for G(n,n−α)

  • 1. Zero-one k-laws and extended zero-one k-laws for random distance graphs Popova Svetlana vomonosov wos™ow ƒt—te …niversity ‡orkshop on ixtrem—l qr—ph „heory wos™owD tune TD PHIR 1/22
  • 2. he(nitionsX ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) —nd r—ndom gr—ph G(Gn, p) he(nitionF ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) is — r—ndom element with v—lues in Ωn —nd distri˜ution Pn,p on FnD where Ωn = {(V = {1, ..., n}, E)}, Fn = 2Ωn , Pn,p(G) = p|E| (1 − p)C2 n−|E| . 2/22
  • 3. he(nitionsX ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) —nd r—ndom gr—ph G(Gn, p) he(nitionF ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) is — r—ndom element with v—lues in Ωn —nd distri˜ution Pn,p on FnD where Ωn = {(V = {1, ..., n}, E)}, Fn = 2Ωn , Pn,p(G) = p|E| (1 − p)C2 n−|E| . he(nitionF vet Gn ˜e — sequen™e of gr—phs Gn = (Vn, En)F ‚—ndom gr—ph G(Gn, p) is — r—ndom element with v—lues in ΩGn —nd distri˜ution PGn,p on FGn D where ΩGn = {G = (V, E) : V = Vn, E ⊆ En}, FGn = 2ΩGn , PGn,p(G) = p|E| (1 − p)|En|−|E| . 2/22
  • 4. he(nitionsX (rstEorder properties —nd zeroEone l—w he(nitionF pirstEorder properties of gr—phs —re de(ned ˜y (rstEorder formul—eD whi™h —re ˜uilt of predi™—te sym˜ols ∼, = logi™—l ™onne™tivities ¬, ⇒, ⇔, ∨, ∧ v—ri—˜les x, y, . . . qu—nti(ers ∀, ∃ 3/22
  • 5. he(nitionsX (rstEorder properties —nd zeroEone l—w he(nitionF pirstEorder properties of gr—phs —re de(ned ˜y (rstEorder formul—eD whi™h —re ˜uilt of predi™—te sym˜ols ∼, = logi™—l ™onne™tivities ¬, ⇒, ⇔, ∨, ∧ v—ri—˜les x, y, . . . qu—nti(ers ∀, ∃ he(nitionF „he r—ndom gr—ph G(n, p) is s—id to follow zeroEone l—w if for —ny (rstEorder property L either lim n→∞ Pn,p(L) = 0 or lim n→∞ Pn,p(L) = 1. 3/22
  • 6. he(nitionsX zeroEone kEl—w he(nitionF „he r—ndom gr—ph G(n, p) is s—id to follow zeroEone kEl—w if for —ny property L de(ned ˜y — (rstEorder formul— with qu—nti(er depth —t most k either lim n→∞ Pn,p(L) = 0 or lim n→∞ Pn,p(L) = 1. 4/22
  • 7. eroEone l—w for ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) „heorem@qle˜ski et —lFD IWTWY p—ginD IWUTA Let a function p = p(n) satisfy the property ∀β > 0 min(p, 1 − p)nβ → ∞ when n → ∞. Then the random graph G(n, p) follows the zero-one law. 5/22
  • 8. eroEone l—w for ird¥osE‚¡enyi r—ndom gr—ph G(n, p) „heorem@qle˜ski et —lFD IWTWY p—ginD IWUTA Let a function p = p(n) satisfy the property ∀β > 0 min(p, 1 − p)nβ → ∞ when n → ∞. Then the random graph G(n, p) follows the zero-one law. „heorem@ƒhel—hD ƒpen™erD IWVVA Let p(n) = n−β and β be an irrational number, 0 < β < 1. Then the random graph G(n, p) follows the zero-one law. 5/22
  • 9. ‚—ndom dist—n™e gr—ph ‚—ndom dist—n™e gr—ph G(Gdist n , p) Gdist n = (V dist n , Edist n ) a = a(n), c = c(n) V dist n = v = (v1 , . . . , vn ) : vi ∈ {0, 1}, n i=1 vi = a Edist n = {{u, v} ∈ V dist n × V dist n : (u, v) = c} 6/22
  • 10. eroEone l—w for r—ndom dist—n™e gr—ph vet — fun™tion p = p(n) s—tisfy the property ∀β > 0 min(p, 1 − p)|V dist n |β → ∞ when n → ∞. 7/22
  • 11. eroEone l—w for r—ndom dist—n™e gr—ph vet — fun™tion p = p(n) s—tisfy the property ∀β > 0 min(p, 1 − p)|V dist n |β → ∞ when n → ∞. „heorem Let a(n) = αn, c(n) = α2n, α ∈ Q, 0 < α < 1. Then the random graph G(Gdist n , p) doesn't follow the zero-one law, but there exists a subsequence G(Gdist ni , p) following the zero-one law. 7/22
  • 12. uestions ‡hen does — given su˜sequen™e G(Gdist ni , p) follow zeroEone l—wc 8/22
  • 13. uestions ‡hen does — given su˜sequen™e G(Gdist ni , p) follow zeroEone l—wc hoes there exist — (rstEorder property L —nd — su˜sequen™e G(Gdist ni , p) su™h th—t lim i→∞ PGdist ni ,p(L) ∈ (0, 1) 8/22
  • 14. uestions ‡hen does — given su˜sequen™e G(Gdist ni , p) follow zeroEone l—wc hoes there exist — (rstEorder property L —nd — su˜sequen™e G(Gdist ni , p) su™h th—t lim i→∞ PGdist ni ,p(L) ∈ (0, 1) ‡h—t limiting pro˜—˜ilities PGdist ni ,p(L) ™—n we getc 8/22
  • 15. ixtended zeroEone kEl—w he(nitionF „he r—ndom gr—ph G(Gn, p) is s—id to follow extended zeroEone kEl—w if for every property L de(ned ˜y — (rstEorder formul— with qu—nti(er depth —t most k —ny p—rti—l limit of the sequen™e PGn,p(L) equ—ls either 0 or 1F 9/22
  • 16. ixtended zeroEone kEl—w he(nitionF „he r—ndom gr—ph G(Gn, p) is s—id to follow extended zeroEone kEl—w if for every property L de(ned ˜y — (rstEorder formul— with qu—nti(er depth —t most k —ny p—rti—l limit of the sequen™e PGn,p(L) equ—ls either 0 or 1F qo—lF pind ™onditions on the sequen™e G(Gdist ni , p) under whi™h one of the following t—kes pl—™eX zeroEone kEl—w holds zeroEone kEl—w doesn9t holdD ˜ut extended zeroEone kEl—w holds extended zeroEone kEl—w doesn9t hold 9/22
  • 17. ihrenfeu™ht g—me EHR(G, H, k) EHR(G, H, k) qr—phs G, HD num˜er of rounds k „wo pl—yers ƒpoiler —nd hupli™—tor iEth roundX ƒpoiler ™hooses — vertex either from G or from H hupli™—tor ™hooses — vertex of the other gr—ph vet x1, . . . , xkD y1, . . . , yk ˜e verti™es ™hosen from gr—phs G —nd H respe™tivelyF hupli™—tor wins if —nd only if G|{x1,...,xk} ∼= H|{y1,...,yk}F 10/22
  • 18. ihrenfeu™ht g—me EHR(G, H, k) EHR(G, H, k) qr—phs G, HD num˜er of rounds k „wo pl—yers ƒpoiler —nd hupli™—tor iEth roundX ƒpoiler ™hooses — vertex either from G or from H hupli™—tor ™hooses — vertex of the other gr—ph vet x1, . . . , xkD y1, . . . , yk ˜e verti™es ™hosen from gr—phs G —nd H respe™tivelyF hupli™—tor wins if —nd only if G|{x1,...,xk} ∼= H|{y1,...,yk}F „heorem The random graph G(Gn, p) follows zero-one k-law if and only if P(Duplicator wins the game EHR(G(Gn, p), G(Gm, p), k)) → 1 as n, m → ∞. 10/22
  • 19. pull level extension property he(nitionF „he gr—ph G = (V, E) is s—id to s—tisfy full level t extension property if for —ny verti™es v1, . . . , vl, u1, . . . , ur (l + r ≤ t) there exists — vertex v —dj—™ent to v1, . . . , vl —nd nonE—dj—™ent to u1, . . . , urF 11/22
  • 20. pull level extension property he(nitionF „he gr—ph G = (V, E) is s—id to s—tisfy full level t extension property if for —ny verti™es v1, . . . , vl, u1, . . . , ur (l + r ≤ t) there exists — vertex v —dj—™ent to v1, . . . , vl —nd nonE—dj—™ent to u1, . . . , urF €roposition Let G(Gn, p) satisfy full level (k − 1) extension property asymptotically almost surely. Then the random graph G(Gn, p) follows zero-one k-law. 11/22
  • 21. pull level extension property he(nitionF „he gr—ph G = (V, E) is s—id to s—tisfy full level t extension property if for —ny verti™es v1, . . . , vl, u1, . . . , ur (l + r ≤ t) there exists — vertex v —dj—™ent to v1, . . . , vl —nd nonE—dj—™ent to u1, . . . , urF €roposition Let G(Gn, p) satisfy full level (k − 1) extension property asymptotically almost surely. Then the random graph G(Gn, p) follows zero-one k-law. goroll—ry Let G(Gn, p) satisfy full level t extension property a.a.s for every t ∈ N. Then the random graph G(Gn, p) follows the zero-one law. 11/22
  • 22. pull level extension property for r—ndom dist—n™e gr—ph €roposition Let a(n) = αn, α ∈ Q, 0 < α < 1. Then G(Gdist ni , p) satises full level t extension property a.a.s for every t ∈ N if and only if c = α2n and ∀m ∈ N m|ni for suciently large i. 12/22
  • 23. pull level extension property for r—ndom dist—n™e gr—ph €roposition Let a(n) = αn, α ∈ Q, 0 α 1. Then G(Gdist ni , p) satises full level t extension property a.a.s for every t ∈ N if and only if c = α2n and ∀m ∈ N m|ni for suciently large i. €roposition Let a(n) = αn, c = α2n, α ∈ Q, 0 α 1, t ≤ 5. Then G(Gdist ni , p) satises full level t extension property a.a.s if and only if Dt|a(ni) − c(ni) for suciently large i, where D2 = 1, D3 = 2, D4 = 6, D5 = 60. 12/22
  • 24. eroEone kEl—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph xot—tionF a = αn, c = α2n, α = s/q, (s, q) = 1. 13/22
  • 25. eroEone kEl—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph xot—tionF a = αn, c = α2n, α = s/q, (s, q) = 1. „heorem @zeroEone 4El—wA The random graph G(Gdist n , p) follows extended zero-one 4-law. The sequence G(Gdist ni , p) follows zero-one 4-law if and only if ∃i0 such that all the numbers a(ni) − c(ni) for i i0 have the same parity. 13/22
  • 26. eroEone kEl—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph xot—tionF a = αn, c = α2n, α = s/q, (s, q) = 1. „heorem @zeroEone 4El—wA The random graph G(Gdist n , p) follows extended zero-one 4-law. The sequence G(Gdist ni , p) follows zero-one 4-law if and only if ∃i0 such that all the numbers a(ni) − c(ni) for i i0 have the same parity. „heorem @zeroEone 5El—wA Let a sequence {ni} be such that a(ni) − c(ni) are even for suciently large i. Then G(Gdist ni , p) follows extended zero-one 5-law, G(Gdist ni , p) follows zero-one 5-law if and only if ∃i0 such that either ∀i i0 3|a(ni) − c(ni) or ∀i i0 3 a(ni) − c(ni). 13/22
  • 27. eroEone kEl—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph „heorem @zeroEone 6El—wA Let q = 5 and a sequence {ni} be such that a(ni) − c(ni) are divisible by 12 for suciently large i. Then G(Gdist ni , p) follows extended zero-one 6-law, G(Gdist ni , p) follows zero-one 6-law if and only if ∃i0 such that either ∀i i0 5|a(ni) − c(ni) or ∀i i0 5 a(ni) − c(ni). 14/22
  • 28. hisproof of extended zeroEone l—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph ∀β 0 min(p, 1 − p)|V dist n |β → ∞ —s n → ∞. (∗) „heorem @disproof of extended zeroEone 6El—wA Let one of the following two cases take place: q = 5 and a sequence {ni} is such that a(ni) − c(ni) are not divisible by 5 for suciently large i, α = 1 2 and a sequence {ni} is such that a(ni) − c(ni) are not divisible by 4 for suciently large i. Then there exists a function p(n) satisfying (∗) such that G(Gdist ni , p) doesn't follow extended zero-one 6-law. 15/22
  • 29. hisproof of extended zeroEone l—ws for r—ndom dist—n™e gr—ph „heorem @disproof of extended zeroEone l—wA Let q be even, α ∈ (1 4, 3 4) and a sequence {ni} be such that a(ni) − c(ni) are not divisible by 4 for suciently large i. Then there exists a function p(n) satisfying (∗) such that G(Gdist ni , p) doesn't follow extended zero-one law. 16/22
  • 30. ƒpe™i—l sets of verti™es he(nitionF †erti™es v1, . . . , vt of — gr—ph G = (V, E) —re s—id to form — spe™i—l tEset if there doesn9t exist — vertex v ∈ V —dj—™ent to —ll of the verti™es v1, . . . , vtF 17/22
  • 31. ƒpe™i—l sets of verti™es he(nitionF †erti™es v1, . . . , vt of — gr—ph G = (V, E) —re s—id to form — spe™i—l tEset if there doesn9t exist — vertex v ∈ V —dj—™ent to —ll of the verti™es v1, . . . , vtF vet Rt ˜e — property of sp—nning su˜gr—phs of GnX for —ny verti™es v1, . . . , vt not forming — spe™i—l tEset in Gn —nd for —ny su˜set U ⊆ {v1, . . . , vt} there exists — vertex v —dj—™ent to —ll verti™es from U —nd nonE—dj—™ent to —ll verti™es from {v1, . . . , vt} UF 17/22
  • 32. ƒpe™i—l sets of verti™es he(nitionF †erti™es v1, . . . , vt of — gr—ph G = (V, E) —re s—id to form — spe™i—l tEset if there doesn9t exist — vertex v ∈ V —dj—™ent to —ll of the verti™es v1, . . . , vtF vet Rt ˜e — property of sp—nning su˜gr—phs of GnX for —ny verti™es v1, . . . , vt not forming — spe™i—l tEset in Gn —nd for —ny su˜set U ⊆ {v1, . . . , vt} there exists — vertex v —dj—™ent to —ll verti™es from U —nd nonE—dj—™ent to —ll verti™es from {v1, . . . , vt} UF €roposition For every t ∈ N the random graph G(Gdist n , p) satisfyes Rt a.a.s. 17/22
  • 33. €roof of zeroEone kEl—wsX spe™i—l sets of verti™es without edges ƒuppose @IA Gn = (Vn, En) doesn9t h—ve spe™i—l (t − 1)Esets @PA G(Gn, p) s—tisfyes Rt —F—FsF 18/22
  • 34. €roof of zeroEone kEl—wsX spe™i—l sets of verti™es without edges ƒuppose @IA Gn = (Vn, En) doesn9t h—ve spe™i—l (t − 1)Esets @PA G(Gn, p) s—tisfyes Rt —F—FsF €roposition Let a sequence Gn = (Vn, En) satisfy (1), (2) and the following conditions: Gn has special t-sets, for every special t-set any two of its vertices are non-adjacent. Then the random graph G(Gn, p) follows zero-one (t + 1)-law. 18/22
  • 35. €roof of zeroEone kEl—wsX spe™i—l sets of verti™es with edges €roposition Suppose Gn = (Vn, En) satises (1), (2) and for any vertices v1, . . . , vi where i t one of the following holds: for any vertex vi+1 such that v1, . . . , vi+1 can be extended to a special t-set there exist Ω(|Vn|β) dierent vertices each of which can be mapped onto vi+1 by an automorphism of Gn xing v1, . . . , vi (where β is a positive constant), |{(vi+1, . . . , vt) : {v1, . . . , vt} is a special t-set}| = O(1). Then the random graph G(Gn, p) follows extended zero-one (t + 1)-law. 19/22
  • 36. hisproof of extended zeroEone kEl—ws vet L ˜e — property of su˜gr—phs G ⊆ GnX for —ny (v1, . . . , vi) th—t ™—n ˜e extended to — spe™i—l tEset with edges in Gn there exist vi+1, . . . , vt extending (v1, . . . , vi) to — spe™i—l tEset with edges in GF 20/22
  • 37. hisproof of extended zeroEone kEl—ws vet L ˜e — property of su˜gr—phs G ⊆ GnX for —ny (v1, . . . , vi) th—t ™—n ˜e extended to — spe™i—l tEset with edges in Gn there exist vi+1, . . . , vt extending (v1, . . . , vi) to — spe™i—l tEset with edges in GF vet K(v1, . . . , vi) ˜e the num˜er of (vi+1, . . . , vt) extending (v1, . . . , vi) to — spe™i—l tEset with edges in GnF 20/22
  • 38. hisproof of extended zeroEone kEl—ws vet L ˜e — property of su˜gr—phs G ⊆ GnX for —ny (v1, . . . , vi) th—t ™—n ˜e extended to — spe™i—l tEset with edges in Gn there exist vi+1, . . . , vt extending (v1, . . . , vi) to — spe™i—l tEset with edges in GF vet K(v1, . . . , vi) ˜e the num˜er of (vi+1, . . . , vt) extending (v1, . . . , vi) to — spe™i—l tEset with edges in GnF sf there exists (v1, . . . , vi) with K(v1, . . . , vi) → ∞, K(v1, . . . , vi) = |Vn|o(1) , then PGn,p(L) ™—n —ppro—™h —ny num˜er from (0, 1)F 20/22
  • 39. hisproof of extended zeroEone kEl—ws ‚epl—™e L ˜y — (rstEorder property LX L = ∀v1 . . . ∀vi ∃vi+1 . . . ∃vt Q(v1, . . . , vt), where Q —pproxim—tely s—ys th—t either (v1, . . . , vi) ™—n9t ˜e extended to — spe™i—l tEset with edges in Gn or (v1, . . . , vt) forms — spe™i—l tEset with edges in G(Gn, p)F 21/22
  • 40. „h—nks Thank you for your attention! 22/22