Symbolic Coloured SCC Decomposition
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F21%3A00121404" target="_blank" >RIV/00216224:14330/21:00121404 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-72013-1_4" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-72013-1_4</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-72013-1_4" target="_blank" >10.1007/978-3-030-72013-1_4</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Symbolic Coloured SCC Decomposition
Popis výsledku v původním jazyce
Problems arising in many scientific disciplines are often modelled using edge-coloured directed graphs. These can be enormous in the number of both vertices and colours. Given such a graph, the original problem frequently translates to the detection of the graph's strongly connected components, which is challenging at this scale. We propose a new, symbolic algorithm that computes all the monochromatic strongly connected components of an edge-coloured graph. In the worst case, the algorithm performs $O(pcdot ncdotlog n)$ symbolic steps, where $p$ is the number of colours and $n$ the number of vertices. We evaluate the algorithm using an experimental implementation based on Binary Decision Diagrams (BDDs) and large (up to $2^{48}$) coloured graphs produced by models appearing in systems biology.
Název v anglickém jazyce
Symbolic Coloured SCC Decomposition
Popis výsledku anglicky
Problems arising in many scientific disciplines are often modelled using edge-coloured directed graphs. These can be enormous in the number of both vertices and colours. Given such a graph, the original problem frequently translates to the detection of the graph's strongly connected components, which is challenging at this scale. We propose a new, symbolic algorithm that computes all the monochromatic strongly connected components of an edge-coloured graph. In the worst case, the algorithm performs $O(pcdot ncdotlog n)$ symbolic steps, where $p$ is the number of colours and $n$ the number of vertices. We evaluate the algorithm using an experimental implementation based on Binary Decision Diagrams (BDDs) and large (up to $2^{48}$) coloured graphs produced by models appearing in systems biology.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 27th International Conference, TACAS 2021
ISBN
9783030720124
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
64-83
Název nakladatele
Springer Nature
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Luxembourg
Datum konání akce
1. 4. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—