Forbidden Submatrices: Some New Bounds and Constructions
Notice bibliographique
Résumé
We explore an extremal hypergraph problem for which both the vertices and edges are ordered. Given a hypergraph $F$ (not necessarily simple), we consider how many edges a simple hypergraph (no repeated edges) on $m$ vertices can have while forbidding $F$ as a subhypergraph where both hypergraphs have fixed vertex and edge orderings. A hypergraph of $n$ edges on $m$ vertices can be encoded as an $m\times n$ (0,1)-matrix. We say a matrix is simple if it is a (0,1)-matrix with no repeated columns. Given a (0,1)-matrix $F$, we define ${\hbox{fs}}(m,F)$ as the maximum, over all simple matrices $A$ which do not have $F$ as a submatrix, of the number of columns in $A$. The row and column order matter. It is known that if $F$ is $k\times \ell$ then ${\hbox{fs}}(m,F)$ is $O(m^{2k-1-\epsilon})$ where $\epsilon=(k-1)/(13\log_2 \ell)$. Anstee, Frankl, Füredi and Pach have conjectured that if $F$ is $k$-rowed, then ${\hbox{fs}}(m,F)$ is $O(m^k)$. We show ${\hbox{fs}}(m,F)$ is $O(m^2)$ for $F= \left[{1\,0\,1\,0\,1\atop 0\,1\,0\,1\,0}\cdots\right]$ and for $F= \left[{1\,0\,1\,0\,1\atop 1\,0\,1\,0\,1}\cdots\right]$. The proofs use a type of amortized analysis. We also give some constructions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».