Reconfiguration dans les graphes : colorations, ensembles dominants et coloration d'arêtes
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Le sujet étudie les transformations, appelées reconfigurations, permettant de passer d'une coloration ou d'un ensemble dominant d'un graphe à un autre en modifiant un élément à la fois. Il donne des conditions suffisantes d'existence de ces transformations, étudie le graphe des colorations d'un graphe donné, une procédure aléatoire de génération de colorations, un algorithme de reconfiguration d'ensembles dominants, puis une variante sur la coloration des arêtes.
1Partie I : transformations entre colorationsConditions suffisantes, liées à la dégénérescence d'un graphe, garantissant l'existence d'une transformation entre deux colorations.
2Partie II : graphe des k-colorationsÉtude du graphe dont les sommets sont les colorations d'un graphe donné, capturant toutes les transformations possibles.
3Partie III : approche probabilisteÉtude d'une procédure aléatoire de recoloration et de sa convergence vers la distribution uniforme des colorations.
4Partie IV : reconfiguration d'ensembles dominantsConstruction d'un algorithme polynomial testant l'existence d'une transformation entre deux ensembles dominants dans une classe restreinte de graphes.
5Partie V : coloration d'arêtesÉtude de la coloration des arêtes d'un graphe à l'aide des chaînes de Kempe et borne sur le nombre de couleurs nécessaires.
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VENDREDI 17 AVRIL 2026
14h00-18h00
FILIERES MP-MPI
Epreuve n° 10
INFO-FONDAMENTALE
Reconfiguration dans les graphes
Le sujet comporte 12 pages, numérotées de 1 à 12.
Début de l'épreuve.
Ce sujet est consacré à l'étude de deux objets classiques : des colorations de graphes, et des ensembles dominants. Le but n'est pas de calculer ces objets, mais d'étudier les transformations entre eux : peut-on toujours trouver une transformation entre deux objets donnés? Quelle est sa longueur?
Ce sujet est divisé en cinq parties largement indépendantes. Il est possible de passer librement d'une partie à l'autre.
-La partie I fournit des conditions suffisantes sur l'existence de transformations entre deux colorations.
-La partie II étudie le graphe des colorations d'un graphe G donné, un objet qui capture les transformations possibles entre colorations, et vise à montrer que cet objet capture toutes les informations sur G.
-La partie III étudie les transformations entre colorations d'un point de vue probabiliste, dans le but de générer aléatoirement uniformément des colorations d'un graphe fixé.
-La partie IV vise à construire un algorithme efficace pour tester l'existence de transformations entre deux ensembles dominants donnés, dans une classe restreinte de graphes.
-La partie V considère la variante où on colore les arêtes d'un graphe au lieu de ses sommets, et utilise des transformations pour obtenir une borne sur le nombre total de couleurs nécessaires pour colorer des graphes dans ce cadre.
Notations et définitions
Description des algorithmes. Dans toute la suite du sujet, lorsqu'un algorithme est demandé, on en donnera une description à haut niveau, sans nécessairement détailler les lignes de pseudo-code. La complexité des opérations sur les listes et tableaux est celle des structures de données correspondantes en OCaml.
-Un graphe G est défini comme une paire (V(G), E(G)) où V(G) est un ensemble fini de sommets et E(G) est un ensemble de parties de taille 2 de V(G) appelées arêtes. Quand aucune ambiguité n'est possible, on s'autorise à écrire respectivement V et E à la place de V(G) et E(G), et n et m à la place de |V(G)| et |E(G)|.
-Lorsque {x, y} ∈ E, on dit que x et y sont adjacents, et on notera xy l'arête {x, y}. L'arête xy est incidente à x et y.
-Le voisinage N(v) d'un sommet v est l'ensemble {w ∈ V|{v, w} ∈ E}. Le degré deg(v) de v est |N(v)|. Le degré maximum Δ(G) de G est max_(v ∈ V(G))deg(v).
-On supposera que les graphes sont représentés sous forme de liste d'adjacence, c'est-àdire comme un tableau associant à chaque sommet la liste de ses voisins.
-
Un sous-graphe H de G est un graphe vérifiant V(H) ⊆ V(G) et E(H) ⊆ E(G). Il est de plus induit si E(H) contient exactement les arêtes de E(G) entre deux sommets de V(H). On note alors H = G[V(H)].
(a) Un graphe G
(b) Un sous-graphe induit de G
(c) Un sous-graphe de G non-induit
-Si X est un ensemble de sommets de G, G − X est le graphe induit par V(G)∖X. Si X = {v}, on notera G − v au lieu de G − {v}.
-Une composante connexe d'un graphe G est un sous-graphe induit par n'importe quel ensemble non vide X de sommets minimal par inclusion vérifiant N(x) ⊆ X pour tout x ∈ X.
-Un cycle de longueur k est un graphe à k sommets u_1, …, u_k et contenant les k arêtes u_1 u_2, …, u_(k − 1)u_k, u_k u_1.
-Un chemin de longueur k est un graphe à k + 1 sommets u_1, …, u_(k + 1) et contenant les k arêtes u_1 u_2, …, u_k u_(k + 1).
-Un sous-ensemble X de sommets de G est une clique si les sommets de X sont deux à deux reliés par une arête. Autrement dit, pour toute paire x, y ∈ X avec x ≠ y, on a {x, y} ∈ E.
-Un sous-ensemble X de sommets de G est un ensemble indépendant si aucune arête ne relie deux sommets de X. Autrement dit, pour toute paire x, y ∈ X avec x ≠ y, {x, y} ∉ E.
-Une k-coloration de G est une fonction γ de V dans {1, …, k} telle que, pour toute paire de sommets x, y telle que {x, y} ∈ E, on a γ(x) ≠ γ(y). Le plus petit entier k tel qu'il existe une k-coloration de G est appelé le nombre chromatique de G et est noté χ(G). Un graphe est k-colorable s'il en existe une k-coloration.
-Un graphe G est biparti si χ(G) ⩽ 2. En particulier, un graphe biparti ne peut pas contenir de cycle impair comme sous-graphe.
-Deux graphes (V, E) et (V^′, E^′) sont isomorphes s'il existe une bijection f : V → V^′ telle que pour tout u, v ∈ V, uv ∈ E si et seulement si f(u)f(v) ∈ E^′.
Partie I
Un graphe G = (V, E) est dit d-dégénéré s'il existe un ordre v_1, …, v_n des sommets de G tel que, pour tout i ≤ n, le sommet v_i a au plus d voisins parmi {v_1, …, v_(i − 1)}. Un tel ordre s'appelle un ordre de d-dégénérescence. La dégénérescence de G est le plus petit entier d pour lequel G est d-dégénéré.
Question I.1. Montrer que le graphe suivant est 2-dégénéré.
Question I.2. Quelle est la dégénérescence du graphe suivant?
Question I.3. Montrer que si G contient une clique de taille ω alors la dégénérescence de G est au moins ω − 1.
Question I.4. Montrer que tout sous-graphe d'un graphe d-dégénéré est toujours d-dégénéré.
Question I.5. Étant donné un ordre de d-dégénerescence d'un graphe G, décrire un algorithme calculant une (d + 1)-coloration de G en temps O(dn + m).
Question I.6. On suppose que G est toujours d-dégénéré mais qu'on ne fournit plus un ordre de d-dégénérescence. Décrire un algorithme qui renvoie en temps polynomial une (d + 1) -coloration et expliciter sa complexité.
Le degré moyen d'un graphe G est 2|E(G)|/|V(G)|. Le degré moyen maximum de G, noté dmm(G) est défini par max_(H sous-graphe de G)2|E(H)|/|V(H)|.
Question I.7. Donner une borne supérieure sur dmm(G) en fonction de d quand G est un graphe d-dégénéré.
Étant données deux k-colorations γ et γ^′ de G, une k-transformation de γ à γ^′ est une suite finie de k-colorations γ_1, …, γ_p telle que γ_1 = γ, γ_p = γ^′ et pour tout 1 ⩽ i < p, γ_i et γ_(i + 1) coïncident sur tous les sommets de G sauf un. (Dans ce cas, on dit que γ_(i + 1) est obtenue à partir de γ_i en recolorant l'unique sommet dont la couleur diffère entre γ_i et γ_(i + 1).)
Question I.8. Étant donné un ordre de d-dégénérescence v_1, …, v_n de G, montrer par récurrence qu'il existe une ( d + 2 )-transformation entre toute paire de ( d + 2 )-colorations de G où chaque v_i est recoloré au plus (d + 1)^i fois.
Dans le reste de cette partie, on fixe un graphe G de degré moyen d¯, et d > d¯ un entier. On ne suppose plus que G est d-dégénéré. On note ε = d − d¯ > 0.
Question I.9. Montrer que G a au moins ε/d ⋅ n sommets de degré au plus d − 1.
Question I.10. Montrer que G contient un ensemble indépendant I de taille au moins ε/(d^2) ⋅ n où chaque sommet a degré au plus d − 1.
Question I.11. En déduire que pour tout entier d > 0 et tout ε ∈ ]0, d[, il existe une constante c_(d, ε) telle que pour tout graphe G de degré moyen maximum d − ε, V(G) admet une partition en r ⩽ c_(d, ε)ln|V(G)| ensembles indépendants S_1, …, S_r tels que, pour tout i, les sommets de S_i ont au plus degré d − 1 dans G[ ∪ _(j = i)^r S_j].
Question I.12. Montrer que, pour tout entier d > 0 et tout ε ∈ ]0, d[, dans tout graphe G de degré moyen d − ε, il existe une ( d + 1 )-transformation entre toute paire de ( d + 1 )-colorations dont la longueur est un polynôme P(n), où le degré de P et ses coefficients dépendent de d et ε.
Partie II
Étant donnés un graphe G et un entier k ⩾ χ(G), on définit le graphe des k-colorations C_k(G) de G comme le graphe dont les sommets sont les colorations de G utilisant au plus k couleurs, et où deux sommets γ et γ^′ sont reliés si et seulement si il existe un unique sommet v dans G tel que γ(v) ≠ γ^′(v). En particulier, une k-transformation entre deux k-colorations de G correspond à un chemin dans C_k(G) entre les sommets correspondant à ces deux colorations.
Question II.1. Si G est un chemin à 3 sommets, dessiner C_3(G).
Question II.2. Si G est une clique à k sommets, décrire C_k(G).
Question II.3. En déduire, pour tout entier k, deux graphes G, H distincts tels que χ(G) =χ(H) = k et C_k(G) = C_k(H).
Dans la suite, on fixe un graphe G et un entier k > χ(G).
Question II.4. Montrer que pour toute k-coloration γ de G, le graphe induit par le voisinage de γ dans C_k(G) est composé d'au plus |V(G)| composantes connexes, chacune étant une clique.
Question II.5. Montrer que si γ est une χ(G)-coloration de G, alors il y a exactement |V(G)| telles cliques dans C_k(G).
Étant donnée une k-coloration γ de G, on note {C_1, …, C_(p_γ)} les cliques de N(γ) obtenues à la question II.4. On définit G_γ le graphe dont les sommets sont C_1, …, C_(p_γ) et tel qu'il y a une arête entre C_(i_1) et C_(i_2) si et seulement s'il existe γ_1 ∈ C_(i_1) et γ_2 ∈ C_(i_2) dont le seul voisin commun dans C_k(G) est γ.
Question II.6. Montrer qu'il existe f : V(G_γ) → V(G) injective telle que pour tout u, v ∈V(G_γ) avec f(u)f(v) ∉ E(G), on a uv ∉ E(G_γ).
Question II.7. Si γ est un sommet de C_k(G) correspondant à une χ(G)-coloration, montrer que G et G_γ sont isomorphes.
Question II.8. En déduire un algorithme qui, étant donné un graphe H dont on garantit qu'il est de la forme C_k(G) pour un certain graphe G et un certain entier k > χ(G), renvoie G.
Question II.9. Si on garantit de plus que k > 2Δ(G), améliorer votre algorithme pour qu'il ait une complexité polynomiale en k et la taille de G.
Partie III
On s'intéresse à nouveau aux colorations de graphes. Soit k un entier et G un graphe k-colorable de degré maximum Δ. On considère la procédure aléatoire rand suivante :
Entrée: Une k-coloration γ de G
Sortie: Une k-coloration de G
Sélectionner au hasard un sommet v ∈ V(G) uniformément.
Sélectionner au hasard une couleur r ∈ {1, …, k} uniformément et indépendamment de v.
si v n'a pas de voisin w tel que γ(w) = r alors
γ(v):=r
renvoyer γ
Question III.1. Montrer que si k ≥ Δ + 2 alors pour toute paire de colorations γ, γ^′, la probabilité d'obtenir γ^′ en appliquant un certain nombre de fois rand sur γ est strictement positive.
Pour toute paire de colorations γ, γ^′, on note p_(γ, γ^′) la probabilité d'obtenir γ^′ en une application de rand sur γ. On note P = (p_(γ, γ^′))_(γ, γ^′) la matrice de ces probabilités.
Question III.2. Montrer que P est symétrique et que la somme de chacune de ses lignes et de chacune de ses colonnes est 1 .
Soit π une loi de probabilités sur les colorations, c'est-à-dire un tuple (π_γ)_γ indexé par les colorations, de somme 1. Choisir une coloration selon la loi π revient à choisir chaque coloration γ avec probabilité π_γ. On dit que π est stationnaire si quand Γ est une coloration aléatoire de loi π, alors rand(Γ) suit la loi π.
Question III.3. Montrer que la distribution uniforme π_U est stationnaire.
Question III.4. Soit v ∈ ker(P − I) et γ une coloration qui maximise v_γ.
Montrer que si γ^′ est une coloration vérifiant p_(γ, γ^′) > 0, alors v_(γ^′) = v_γ.
Question III.5. En déduire que dimker(P − I) ⩽ 1 puis qu'il existe une unique distribution stationnaire.
On peut montrer que l'algorithme décrit ci-dessus converge vers l'unique distribution stationnaire (qui est ici uniforme).
Question III.6. Montrer que l'espérance du nombre d'étapes nécessaires pour avoir tenté de recolorer au moins une fois chacun des n sommets est nlnn + o(nlnn).
On s'intéresse maintenant à la vitesse de convergence vers la distribution stationnaire dans le cadre d'une hypothèse plus forte, à savoir k ⩾ 4Δ + 1. On peut montrer que cette vitesse de convergence est liée au temps de couplage des colorations, défini ci-après.
On s'intéresse au couplage de colorations : fixons dans le reste de la partie γ et γ^′ deux k-colorations quelconques du graphe G. On fait évoluer ces deux colorations selon la procédure
rand, mais à chaque exécution, c'est-à-dire à chaque choix d'un sommet et d'une couleur, on modifie les deux colorations selon la procédure décrite. Pour tout t ∈ ℕ, on note γ_t et γ_t^′ les k-colorations obtenues respectivement à partir de γ et γ^′ après t exécutions de rand (avec γ_0 = γ et γ_0^′ = γ^′ ). Le temps de couplage est le plus petit entier t tel que γ_t = γ_t^′.
Soit X_t la variable aléatoire égale au nombre de sommets colorés différemment dans γ_t et γ_t^′.
Étant donnés une variable aléatoire X à valeurs dans {x_1, …, x_n} ⊆ ℕ et E un événement, on définit l'espérance de X conditionnellement à l'événement E par :
𝔼[X|E] = ∑_(i = 1)^n x_i ⋅ ℙ[X = x_i|E].
Question III.7. Montrer que pour tout i ∈ {1, …, n},
ℙ(X_(t + 1) = i + 1|X_t = i) ⩽ (2iΔ)/(kn).
Question III.8. Montrer que pour tout i ∈ {1, …, n},
𝔼[X_(t + 1)|X_t = i] ⩽ i ⋅ (1 − (k − 4Δ)/(kn)).
Soit Ψ_t une variable aléatoire dont la loi de probabilités est donnée par, pour tout 0 ⩽ i ⩽ n :
ℙ(Ψ_t = 𝔼[X_(t + 1)|X_t = i]) = ℙ(X_t = i).
Question III.9. Montrer que 𝔼[Ψ_t] = 𝔼[X_(t + 1)].
Question III.10. En déduire que pour tout t ⩾ 0, 𝔼[X_t] ⩽ n ⋅ (1 − (k − 4Δ)/(kn))^t.
Question III.11. Montrer que pour tout t ⩾ k/(k − 4Δ) ⋅ nln(2n), ℙ(γ_t ≠ γ_t^′) ⩽ 1/n. En déduire que la probabilité que le temps de couplage soit inférieur à k/(k − 4Δ) ⋅ nln(2n) tend vers 1 quand n → + ∞.
Partie IV
Étant donnés deux ensembles de sommets D et X d'un graphe G, on dit que D domine X si tout élément de X∖D a un voisin dans D. Si de plus X = V(G), on dit que D est un ensemble dominant de G. On dit que D quasi-domine X si tout élément de X∖D sauf au plus un sommet a un voisin dans D.
Dans cette partie, on fixe un entier k ⩾ 2. Un cæur de k-domination est un ensemble X tel que tout ensemble D de taille k qui domine X est un ensemble dominant de G.
Question IV.1. Soit G un graphe et X un ensemble de sommets tel que pour tout v ∈ V(G), |(N(v) ∪ {v}) ∩ X| < ⌊|X|/k⌋. Montrer que G n'admet pas d'ensemble quasi-dominant de X, et donc d'ensemble dominant, de taille au plus k.
Dans la suite de cette partie, G désigne un graphe admettant un ensemble dominant de taille k. On fixe un entier t tel que G est sans K_(t, t), c'est-à-dire qu'il ne contient pas deux ensembles A, B de sommets disjoints, chacun de taille t et tels que tous les sommets v ∈ A et w ∈ B sont reliés par une arête de G. (On ne fait aucune hypothèse sur l'existence ou non d'arêtes dont les deux extrémités sont dans A ou dans B ).
On considère l'algorithme suivant :
Entrée: Un graphe G sans K_(t, t), un sous-ensemble X de V(G)Y:=XS:=∅
tant que G a un sommet v ∉ S tel que |(N(v) ∪ {v}) ∩ Y| ≥ ⌊|Y|/k⌋ faire
S:=S ∪ {v}Y:=(N(v) ∪ {v}) ∩ Y
Question IV.2. Montrer que si X est de taille au moins 2t ⋅ k^t alors l'algorithme termine après au plus t − 1 itérations de la boucle tant que.
Soient S et Y les ensembles obtenus à la fin de l'exécution de l'algorithme précédent sur G, X, lorsque X est de taille au moins 2t ⋅ k^t.
Question IV.3. Montrer que tout ensemble de taille au plus k quasi-dominant Y intersecte S.
Question IV.4. Soit y ∈ Y. Montrer que tout ensemble dominant de G − y de taille k est aussi un dominant de G.
Question IV.5. En déduire un algorithme qui, étant donné un graphe sans K_(t, t) et un entier k ⩾ 2, calcule en temps polynomial un cœur de k-domination de taille au plus 2t ⋅ k^t. Démontrer la correction de votre algorithme, par exemple en exhibant un invariant de boucle.
On dit que deux ensembles dominants D_1, D_2 de taille k sont adjacents si on peut transformer l'un en l'autre en modifiant un seul sommet. Autrement dit D_1 et D_2 sont adjacents si et seulement si |D_1∖D_2| = |D_2∖D_1| = 1. On dit que D est reconfigurable en D^′ s'il existe une suite D_1, …, D_r d'ensembles dominants de G tels que D_1 = D, D_r = D^′ et pour tout i < r, D_i, D_(i + 1) sont adjacents.
Soient G un graphe sans K_(t, t), puis D et D^′ deux ensembles dominants de G de taille k, et X un cœur de k-domination de G. On définit une relation d'équivalence ∼ surV(G)∖X par u ∼ vsiN(u) ∩ X = N(v) ∩ X.
Question IV.6. Soient u et v deux sommets distincts de G − (X ∪ D ∪ D^′) avec u ∼ v. Montrer que D est reconfigurable en D^′ dans G si et seulement si D est reconfigurable en D^′ dans G − v.
Question IV.7. En déduire que si D et D^′ sont reconfigurables, alors il existe une transformation de longueur au plus f(k, t) entre D et D^′. Expliciter la fonction f que vous obtenez. Montrer de plus qu'une telle transformation peut être trouvée en temps g(k, t) ⋅ P(n), où P est un polynôme dont le degré ne dépend pas de k ni de t.
Partie V
Dans cette partie, on va colorer les arêtes du graphe plutôt que les sommets. Une k-arête-coloration d'un graphe G est une fonction γ : E(G) → {1, …, k} telle que, pour toute paires d'arêtes e, f ayant une extrémité commune, on a γ(e) ≠ γ(f).
Une telle coloration est dite partielle si elle n'est définie que sur un sous-ensemble de E(G), la condition précédente γ(e) ≠ γ(f) n'étant alors requise que lorsque γ(e) et γ(f) sont définies.
Question V.1. Montrer que tout graphe de degré maximum Δ est (2Δ − 1)-arête-colorable.
Question V.2. Montrer qu'aucun graphe de degré maximum Δ ne peut être arête-coloré avec strictement moins de Δ couleurs.
Dans la suite de cette partie, on veut améliorer la borne de la Question V. 1 en prouvant que tout graphe de degré maximum Δ peut être coloré avec au plus (Δ + 1) couleurs.
Étant donnée une coloration (partielle) des arêtes de G et deux couleurs a ≠ b, une chaîne de Kempe (a, b) est un ensemble maximal par inclusion d'arêtes colorées a ou b qui induit un sous-graphe connexe de G. Si u ∈ V(G), un échange de Kempe de (a, b) sur u est l'opération consistant à échanger les couleurs a et b sur les arêtes de la chaîne de Kempe (a, b) contenant u. On peut facilement remarquer que les échanges de Kempe préservent les colorations partielles.
Question V.3. Montrer que chaque chaîne de Kempe induit un chemin ou un cycle de longueur paire.
Étant donnée une k-coloration partielle γ, on note γ¯(v) l'ensemble des couleurs de {1, …, k} qui n'apparaissent pas sur les arêtes incidentes à v.
Question V.4. Soit G un graphe biparti, γ une coloration partielle des arêtes de G et uv deux sommets adjacents tels que a ∈ γ¯(u) et b ∈ γ¯(v). Montrer que la chaîne de Kempe (a, b) contenant u ne peut pas contenir v.
Question V.5. Montrer que si G est un graphe biparti alors G est Δ(G)-arête-colorable.
On fixe maintenant un graphe G, qu'on ne suppose plus nécessairement biparti, et un entier k.
Question V.6. Soit uv une arête non colorée d'une k-arête-coloration partielle γ de G. Soient a, b deux couleurs telles que a, b ∈ γ¯(u) et b ∈ γ¯(v).
Montrer qu'il existe une coloration partielle γ^′ où les mêmes arêtes sont colorées telle que :
-γ^′^–(u) = γ¯(u), et
-a ∈ γ^′^–(v), et
-γ^′^–(w) = γ¯(w) pour tout w ∈ V∖{u, v} sauf au plus un, qui vérifie alors (γ^′^–(w)∖γ¯(w)) ∪(γ¯(w)∖γ^′^–(w)) = {a, b}.
Question V.7. Soit γ une k-arête-coloration partielle de G où les arêtes non-colorées e_1, …, e_r sont toutes incidentes à un même sommet u. Pour tout i, on note e_i = uv_i.
On suppose que :
-|γ¯(u)| ≥ r,
-|γ¯(v_1) ∩ γ¯(u)| ≥ 1, et
-pour tout i ≥ 2, |γ¯(v_i) ∩ γ¯(u)| ≥ 2.
Montrer G est k-arête-colorable.
Question V.8. Montrer que tout graphe de degré maximum Δ est (Δ + 1)-arête-colorable.
Question V.9. Montrer que pour tout Δ > 1, il existe un graphe de degré maximum Δ qui n'est pas Δ-arête-colorable.
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4 questions
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Ce sujet demande-t-il de programmer des algorithmes ?
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Quelles parties sont indépendantes ?
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Chaque partie peut être abordée séparément des autres, bien que toutes s'appuient sur le vocabulaire de graphes et de colorations introduit en préambule.