A (1 + ε)-approximation algorithm for partitioning hypergraphs using a new algorithmic version of the Lovász Local Lemma
Notice bibliographique
Résumé
In his seminal result, Beck gave the first algorithmic version of the Lov'asz Local Lemma by giving polynomial time algorithms for 2-coloring and partitioning uniform hypergraphs. His work was later generalized by Alon, and Molloy and Reed. Recently, Czumaj and Scheideler gave an efficient algorithm for 2-coloring non-uniform hypergraphs. But the partitioning algorithm obtained based on their second paper only applies to a more limited range of hypergraphs, so much so that their work doesn't imply the result of Beck for the uniform case. Here we give an algorithmic version of the general form of the Local Lemma which captures (almost) all applications of the results of Beck and Czumaj and Scheideler, with an overall simpler proof. In particular, if H is a non-uniform hypergraph in which every edge e i intersects at most je i j2 other edges of size at most k, for some small constant ff, then we can find a partitioning of H in expected linear time. This result implies the result of Beck for uniform hypergraphs along with a speedup in his running time.
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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 ».