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P2 Optimizing tree decompositions in MSO

在 MSO 中优化树分解
LMCS vol.Volume 18, Issue 12022匹配度 1/10 · 论文属于逻辑与自动机、树宽和 MSO 转换的纯理论算法研究,与用户的 LLM/Agentic 程序分析、浮点程序分析、贝叶斯程序分析及 LLM 辅助静态分析/形式化验证方向几乎没有交集。引用 5 inbox
Mikołaj Bojańczyk, Michał Pilipczuk
crossref: 2026-09-10

AI 速览

一句话:证明宽度 k 树分解到最优宽度树分解可由 MSO 转换实现,并由此导出线性 FPT 算法。

论文研究如何用一元二阶逻辑(MSO)表达树分解的优化。经典 Bodlaender–Kloks 算法可在固定参数线性时间内,由宽度 k 的树分解计算最优宽度树分解。本文证明对每个正整数 k,存在从宽度 k 树分解到最优宽度树分解的 MSO 转换;结合作者先前 LICS 2016 的结果,可得对每个 k 存在 MSO 转换,输入树宽 k 的图,非确定性地输出其最优宽度树分解。作者还证明 MSO 转换可在固定参数线性时间内实现,从而把 Bodlaender–Kloks 的算法结果作为主定理的推论导出。

问题
给定图的一个宽度可能非最优的树分解(宽度为 k),如何计算该图的最优宽度树分解。
方法
对每个固定 k 构造从宽度 k 树分解到最优宽度树分解的 MSO 转换,并证明 MSO 转换可在固定参数线性时间内实现。
评估
理论证明;结合先前 LICS 2016 结果推出对树宽 k 图的非确定性 MSO 转换,并将 Bodlaender–Kloks 算法作为推论导出。
原文摘要(Abstract)

The classic algorithm of Bodlaender and Kloks [J. Algorithms, 1996] solves the following problem in linear fixed-parameter time: given a tree decomposition of a graph of (possibly suboptimal) width k, compute an optimum-width tree decomposition of the graph. In this work, we prove that this problem can also be solved in mso in the following sense: for every positive integer k, there is an mso transduction from tree decompositions of width k to tree decompositions of optimum width. Together with our recent results [LICS 2016], this implies that for every k there exists an mso transduction which inputs a graph of treewidth k, and nondeterministically outputs its tree decomposition of optimum width. We also show that mso transductions can be implemented in linear fixed-parameter time, which enables us to derive the algorithmic result of Bodlaender and Kloks as a corollary of our main result.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@article{paperbot1727,
  title = {Optimizing tree decompositions in MSO},
  author = {Mikołaj Bojańczyk and Michał Pilipczuk},
  journal = {Logical Methods in Computer Science},
  volume = {Volume 18, Issue 1},
  year = {2022},
  doi = {10.46298/lmcs-18(1:26)2022}
}