- Lovász Local Lemma
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Das Lovász-Local-Lemma ist ein Hilfssatz aus der Wahrscheinlichkeitstheorie. Es verallgemeinert das Argument, dass die stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen mit positiver Ausfallwahrscheinlichkeit eine positive Wahrscheinlichkeit für den Ausfall aller Ereignisse impliziert, auf Situationen, in denen nicht alle Ereignisse unabhängig sind. Sein Name beruht darauf, dass es lokale Eigenschaften zu einem globalen Ergebnis zusammensetzt. Es findet am häufigsten Anwendung in probabilistischen Ansätzen, um Existenzbeweise zu führen. 1975 wurde es von László Lovász und Paul Erdős bewiesen.
Inhaltsverzeichnis
Aussage des Lemmas
Allgemeine Version
Sei
eine Menge von Ereignissen über einem beliebigen Wahrscheinlichkeitsraum, so dass jedes Ereignis Ai stochastisch unabhängig von allen anderen bis auf
für jeweils ein
ist.
Falls reelle Zahlen
existieren, so dass für alle
gilt:
,
so folgt:
.
In vielen Beweisen wird der folgende symmetrische Spezialfall verwendet.Symmetrische Version
Sei
eine Menge von Ereignissen über einem beliebigen Wahrscheinlichkeitsraum, so dass jedes Ereignis aus
von höchstens d anderen Ereignissen stochastisch abhängig ist.
Falls
, wobei
,
,
so folgt
.
Anwendungsbeispiel
Sei
ein Hypergraph, so dass jede Hyperkante mindestens k Knoten enthält und sich mit höchstens 2k − 3 weiteren Hyperkanten schneidet. Dann ist
2-färbbar.
Färbe die Knoten von
zunächst zufällig, unabhängig und gleichverteilt mit zwei Farben (d.h. die Wahrscheinlichkeit, dass ein Knoten beispielsweise rot oder blau ist, beträgt jeweils
). Setze
für alle Hyperkanten
: Wende nun das symmetrische Local-Lemma auf die Menge
an: Zunächst ist jedes Ereignis Ae stochastisch abhängig von Ne, da sich jede Kante aus Ne per Definition mindestens einen Knoten mit e teilt. Nach Voraussetzung gilt:
für alle Kanten
. Andererseits ist jedes Ereignis Ae stochastisch unabhängig von
, da die Knoten unabhängig voneinander gefärbt wurden. Da
ist, gilt:
. Also ist
, das heißt:
ist 2-färbbar.
Literatur
- Michael Molloy; Bruce Reed: Graph Colouring and the Probabilistic Method. Springer, 2002, ISBN 3540421394, S. 221-229.
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