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数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Total Dual Integrality
In this and the next section we focus on integral polyhedra:
Definition 5.12. A polyhedron $P$ is integral if $P=P_I$.
Theorem 5.13. (Hoffman [1974], Edmonds and Giles [1977]) Let P be a rational polyhedron. Then the following statements are equivalent:
(a) $P$ is integral.
(b) Each face of $P$ contains integral vectors.
(c) Each minimal face of $P$ contains integral vectors.
(d) Each supporting hyperplane of $P$ contains integral vectors.
(e) Each rational supporting hyperplane of $P$ contains integral vectors.
(f) $\max {c x: x \in P}$ is attained by an integral vector for each $c$ for which the maximum is finite.
(g) $\max {c x: x \in P}$ is an integer for each integral $c$ for which the maximum is finite.
Proof: We first prove (a) $\Rightarrow$ (b) $\Rightarrow$ (f) $\Rightarrow$ (a), then (b) $\Rightarrow(\mathrm{d}) \Rightarrow(\mathrm{e}) \Rightarrow(\mathrm{c}) \Rightarrow(\mathrm{b})$, and finally (f) $\Rightarrow(\mathrm{g}) \Rightarrow(\mathrm{e})$
(a) $\Rightarrow$ (b): Let $F$ be a face, say $F=P \cap H$, where $H$ is a supporting hyperplane, and let $x \in F$. If $P=P_I$, then $x$ is a convex combination of integral points in $P$, and these must belong to $H$ and thus to $F$.
(b) $\Rightarrow$ (f) follows directly from Proposition 3.4, because ${y \in P: c y=$ $\max {c x: x \in P}}$ is a face of $P$ for each $c$ for which the maximum is finite.
(f) $\Rightarrow$ (a): Suppose there is a vector $y \in P \backslash P_I$. Then (since $P_I$ is a polyhedron by Theorem $5.1$ ) there is an inequality $a x \leq \beta$ valid for $P_I$ for which $a y>\beta$. Then clearly (f) is violated, since $\max {a x: x \in P}$ (which is finite by Proposition 5.2) is not attained by any integral vector.
(b) $\Rightarrow$ (d) is also trivial since the intersection of a supporting hyperplane with $P$ is a face of $P .(\mathrm{d}) \Rightarrow(\mathrm{e})$ and $(\mathrm{c}) \Rightarrow(\mathrm{b})$ are trivial.
(e) $\Rightarrow(\mathrm{c})$ : Let $P={x: A x \leq b}$. We may assume that $A$ and $b$ are integral. Let $F=\left{x: A^{\prime} x=b^{\prime}\right}$ be a minimal face of $P$, where $A^{\prime} x \leq b^{\prime}$ is a subsystem of $A x \leq b$ (we use Proposition 3.9). If $A^{\prime} x=b^{\prime}$ has no integral solution, then by Lemma $5.11$ – there exists a rational vector $y$ such that $c:=y A^{\prime}$ is integral but $\delta:=y b^{\prime}$ is not an integer. Adding integers to components of $y$ does not destroy this property ( $A^{\prime}$ and $b^{\prime}$ are integral), so we may assume that all components of $y$ are positive. Observe that $H:={x: c x=\delta}$ is a rational hyperplane which contains no integral vectors.
数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Totally Unimodular Matrices
Definition 5.19. A matrix $A$ is totally unimodular if each subdeterminant of $A$ is $0,+1$, or $-1$.
In particular, each entry of a totally unimodular matrix must be $0,+1$, or $-1$. The main result of this section is:
Theorem 5.20. (Hoffman and Kruskal [1956]) An integral matrix $A$ is totally unimodular if and only if the polyhedron ${x: A x \leq b, x \geq 0}$ is integral for each integral vector $b$.
Proof: Let $A$ be an $m \times n$-matrix and $P:={x: A x \leq b, x \geq 0}$. Observe that the minimal faces of $P$ are vertices.
To prove necessity, suppose that $A$ is totally unimodular. Let $b$ be some integral vector and $x$ a vertex of $P . x$ is the solution of $A^{\prime} x=b^{\prime}$ for some subsystem $A^{\prime} x \leq b^{\prime}$ of $\left(\begin{array}{c}A \ -I\end{array}\right) x \leq\left(\begin{array}{l}b \ 0\end{array}\right)$, with $A^{\prime}$ being a nonsingular $n \times n$-matrix. Since $A$ is totally unimodular, $\mid$ det $A^{\prime} \mid=1$, so by Cramer’s rule $x=\left(A^{\prime}\right)^{-1} b^{\prime}$ is integral.
We now prove sufficiency. Suppose that the vertices of $P$ are integral for each integral vector $b$. Let $A^{\prime}$ be some nonsingular $k \times k$-submatrix of $A$. We have to show $\left|\operatorname{det} A^{\prime}\right|=1$. W.l.o.g., $A^{\prime}$ contains the elements of the first $k$ rows and columns of $A$.
Consider the integral $m \times m$-matrix $B$ consisting of the first $k$ and the last $m-k$ columns of $(A I)$ (see Figure 5.2). Obviously, $|\operatorname{det} B|=\left|\operatorname{det} A^{\prime}\right|$.
To prove $|\operatorname{det} B|=1$, we shall prove that $B^{-1}$ is integral. Since $\operatorname{det} B \operatorname{det} B^{-1}$ $=1$, this implies that $|\operatorname{det} B|=1$, and we are done.
Let $i \in{1, \ldots, m}$; we prove that $B^{-1} e_i$ is integral. Choose an integral vector $y$ such that $z:=y+B^{-1} e_i \geq 0$. Then $b:=B z=B y+e_i$ is integral. We add zero components to $z$ in order to obtain $z^{\prime}$ with
$$
\left(\begin{array}{ll}
A & I
\end{array}\right) z^{\prime}=B z=b \text {. }
$$
Now $z^{\prime \prime}$, consisting of the first $n$ components of $z^{\prime}$, belongs to $P$. Furthermore, $n$ linearly independent constraints are satisfied with equality, namely the first $k$ and the last $n-k$ inequalities of
$$
\left(\begin{array}{c}
A \
-I
\end{array}\right) z^{\prime \prime} \leq\left(\begin{array}{l}
b \
0
\end{array}\right)
$$

组合优化代考
数学代写|组合优化代写combinatoroptimization代考|Total Dual Integrality
.
在本节和下一节中,我们将关注积分多面体:如果$P=P_I$,则多面体$P$是整数。
定理5.13。(Hoffman [1974], Edmonds and Giles[1977])设P为有理数多面体。
(a) $P$是一个积分。
(b) $P$的每个面都包含积分向量。
(c) $P$的每个最小面都包含积分向量。
(d) $P$的每个支持超平面都包含积分向量。
(e) $P$的每个支持超平面都包含积分向量。
(f) $\max {c x: x \in P}$是由每个$c$的最大值的一个积分向量得到的。
(b) 的每个面都包含积分向量。
(c) 的每个最小面都包含积分向量。
(d) 的每个支持超平面都包含积分向量
(g) $\max {c x: x \in P}$是每个整数$c$的整数,其最大值为有限。
证明:我们先证明(a) $\Rightarrow$ (b) $\Rightarrow$ (f) $\Rightarrow$ (a),那么(b) $\Rightarrow(\mathrm{d}) \Rightarrow(\mathrm{e}) \Rightarrow(\mathrm{c}) \Rightarrow(\mathrm{b})$,最后(f) $\Rightarrow(\mathrm{g}) \Rightarrow(\mathrm{e})$
(a) $\Rightarrow$ (b):让 $F$ 要有面子,说 $F=P \cap H$,其中 $H$ 是支持的超平面,让 $x \in F$。如果 $P=P_I$,那么 $x$ 积分点的凸组合在吗 $P$,这些一定属于 $H$ 因此 $F$.
(b) $\Rightarrow$ (f)直接遵循命题3.4,因为 ${y \in P: c y=$ $\max {c x: x \in P}}$ 是一张 $P$ 对于每一个 $c$ 其最大值是有限的
(f) $\Rightarrow$ (a):假设有一个向量 $y \in P \backslash P_I$。Then (since) $P_I$ 根据定理,是一个多面体 $5.1$ )存在不平等 $a x \leq \beta$ 适用于 $P_I$ 因为 $a y>\beta$。那么显然(f)被违反了,因为 $\max {a x: x \in P}$ (根据命题5.2是有限的)不能由任何积分向量得到。
(b) $\Rightarrow$ (d)也很简单,因为支撑超平面与 $P$ 是一张 $P .(\mathrm{d}) \Rightarrow(\mathrm{e})$ 和 $(\mathrm{c}) \Rightarrow(\mathrm{b})$
(e) $\Rightarrow(\mathrm{c})$ :让 $P={x: A x \leq b}$。我们可以假设 $A$ 和 $b$ 都是积分。让 $F=\left{x: A^{\prime} x=b^{\prime}\right}$ 做一个最小的面孔 $P$,其中 $A^{\prime} x \leq b^{\prime}$ 是一个子系统 $A x \leq b$ (我们使用3.9号提案)。如果 $A^{\prime} x=b^{\prime}$ 没有积分解,那么由引理 $5.11$ 存在一个有理数向量 $y$ 如此这般 $c:=y A^{\prime}$ 是积分,但是 $\delta:=y b^{\prime}$ 不是整数。的组件中添加整数 $y$ 不会破坏此属性( $A^{\prime}$ 和 $b^{\prime}$ 是积分),所以我们可以假设?的所有分量 $y$ 都是积极的。注意 $H:={x: c x=\delta}$ 是一个不包含积分向量的有理超平面。
数学代写|组合优化代写组合优化代考|完全单模矩阵
定义如果$A$的每个子行列式都是$0,+1$或$-1$,则矩阵$A$是完全单模的 特别地,一个完全单模矩阵的每一项必须是$0,+1$,或者$-1$。这一节的主要结果是:
定理5.20。(Hoffman and Kruskal[1956])当且仅当多面体${x: A x \leq b, x \geq 0}$是每个积分向量$b$的积分时,积分矩阵$A$是完全单模的
证明:让$A$是$m \times n$ -matrix和$P:={x: A x \leq b, x \geq 0}$。观察$P$的最小面是顶点。 为了证明必要性,假设 $A$ 完全是模块化的。让 $b$ 是一个积分向量 $x$ 的顶点 $P . x$ 是解 $A^{\prime} x=b^{\prime}$ 对于某个子系统 $A^{\prime} x \leq b^{\prime}$ 的 $\left(\begin{array}{c}A \ -I\end{array}\right) x \leq\left(\begin{array}{l}b \ 0\end{array}\right)$,与 $A^{\prime}$ 非单数 $n \times n$-矩阵。自从 $A$ 完全是模块化的, $\mid$ det $A^{\prime} \mid=1$根据克莱默法则 $x=\left(A^{\prime}\right)^{-1} b^{\prime}$ 是积分。我们现在证明充分性。假设顶点 $P$ 是对每个积分向量的积分吗 $b$。让 $A^{\prime}$ 是某种非奇异的 $k \times k$的-子矩阵 $A$。我们必须证明 $\left|\operatorname{det} A^{\prime}\right|=1$。w.l.o.g., $A^{\prime}$ 包含第一个的元素 $k$ 的行和列 $A$.
考虑积分 $m \times m$-矩阵 $B$ 由第一个组成 $k$ 最后一个 $m-k$ 列 $(A I)$ (参见图5.2)。显然, $|\operatorname{det} B|=\left|\operatorname{det} A^{\prime}\right|$.
为了证明$|\operatorname{det} B|=1$,我们要证明$B^{-1}$是一个整数。因为$\operatorname{det} B \operatorname{det} B^{-1}$$=1$,这意味着$|\operatorname{det} B|=1$,我们就完成了
让$i \in{1, \ldots, m}$;我们证明了$B^{-1} e_i$是一个积分。选择一个积分向量$y$,使$z:=y+B^{-1} e_i \geq 0$。那么$b:=B z=B y+e_i$就是一个积分。我们对$z$添加零分量,得到$z^{\prime}$,且
$$
\left(\begin{array}{ll}
A & I
\end{array}\right) z^{\prime}=B z=b \text {. }
$$
现在$z^{\prime \prime}$由$z^{\prime}$的第一个$n$分量组成,属于$P$。进一步,$n$线性无关约束满足等式,即
$$
\left(\begin{array}{c}
A \
-I
\end{array}\right) z^{\prime \prime} \leq\left(\begin{array}{l}
b \
0
\end{array}\right)
$$
的第一个$k$和最后一个$n-k$不等式

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