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Enregistrement W1803579481

Forced Orientation of Graphs

2011· article· en· W1803579481 sur OpenAlexaff
Babak Farzad, Mohammad Mahdian, E. S. Mahmoodian, Amin Saberi, Bardia Sadri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsForcing (mathematics)MatroidCombinatoricsOrientation (vector space)GraphCardinality (data modeling)Set (abstract data type)Existential quantificationDiscrete mathematicsGeometryComputer scienceMathematical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of forced orientation of graphs was introduced by G. Chartrand et al. in 1994. If, for a given assignment of directions to a subset S of the edges of a graph G, there exists an orientation of E(G)nS, so that the resulting graph is strongly connected, then that given assignment is said to be extendible to a strong orientation of G. The forced strong orientation number f D (G), with respect to a strong orientation D of G, is the smallest cardinality among the subsets of E(G) to which the assignment of orientations from D, can be uniquely extended to E. We use the term defining set instead of "forced orientation" to be consistent with similar concepts in other combinatorial objects. It is shown that any minimal strong orientation defining set is also smallest. We also study Spec(G), the spectrum of G, as the set of all possible values for f D (G), where D is taken over all strong orientations of G. Key words: Forced orientation, defining set, matroid, strong orientation, unique extension 1

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,254 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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