Notice bibliographique
Résumé
Given an integer k, we consider the parallel k-stripping process applied to a hypergraph H: removing all vertices with degree less than k in each iteration until reaching the k-core of H. Take H as H_r(n,m): a random r-uniform hypergraph on n vertices and m hyperedges with the uniform distribution. Fixing k,r\ge 2 with (k,r)\neq (2,2), it has previously been proved that there is a constant c_{r,k} such that for all m=cn with constant c\neq c_{r,k}, with high probability, the parallel k-stripping process takes O(\log n) iterations. In this paper we investigate the critical case when c=c_{r,k}+o(1). We show that the number of iterations that the process takes can go up to some power of n, as long as c approaches c_{r,k} sufficiently fast. A second result we show involves the depth of a non-k-core vertex v: the minimum number of steps required to delete v from H_r(n,m) where in each step one vertex with degree less than k is removed. We will prove lower and upper bounds on the maximum depth over all non-k-core vertices.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».