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Enregistrement W1509794588 · doi:10.5555/1496770.1496898

A nearly linear time algorithm for the half integral parity disjoint paths packing problem

2009· article· en· W1509794588 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSymposium on Discrete Algorithms · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsDisjoint setsAckermann functionMathematicsTime complexityParity (physics)Binary logarithmVertex (graph theory)Discrete mathematicsApproximation algorithmInverseAlgorithmGraphPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the following problem, which is called the half integral parity disjoint paths packing problem.Input: A graph G, k pair of vertices (s1, t1), (s2, t2), ...,(sk, tk) in G (which are sometimes called terminals), and a parity li for each i with 1 ≤ i ≤ k, where li = 0 or 1.Output: Paths P1, ..., Pk in G such that Pi joins si and ti for i = 1, 2, ..., k and parity of length of the path Pi is li, i.e, if li = 0, then length of Pi is even, and if li = 1, then length of Pi is for i = 1, 2, ..., k.In addition, each vertex is on at most two of these paths.We present an O(mα(m, n) log n) algorithm for fixed k, where n, m are the number of vertices and the number of edges, respectively, and the function α(m, n) is the inverse of the Ackermann function (see by Tarjan [43]). This is the first polynomial time algorithm for this problem, and generalizes polynomial time algorithms by Kleinberg [23] and Kawarabayashi and Reed [20], respectively, for the half integral disjoint paths packing problem, i.e., without the parity requirement.As with the Robertson-Seymour algorithm to solve the k disjoint paths problem, in each iteration, we would like to either use a huge clique minor as a crossbar, or exploit the structure of graphs in which we cannot find such a Here, however, we must maintain the parity of the paths and can only use an odd clique minor. We must also describe the structure of those graphs in which we cannot find such a minor and discuss how to exploit it.We also have algorithms running in O(m(1 + e)) time for any e > 0 for this problem, if k is up to o(log log log n) for general graphs, up to o(log log n) for planar graphs, and up to o(log log n/g) for graphs on the surface, where g is Euler genus. Furthermore, if k is fixed, then we have linear time algorithms for the planar case and for the bounded genus case.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle