The <i>f</i>-Chromatic Index of a Graph Whose <i>f</i>-Core Has Maximum Degree 2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Let G be a graph. The minimum number of colors needed to color the edges of G is called the chromatic index of G and is denoted by χ'(G). It is well known that , for any graph G, where Δ(G) denotes the maximum degree of G. A graph G is said to be class 1 if x'(G) = Δ(G) and class 2 if χ'(G) = Δ(G)+1. Also, GΔ is the induced subgraph on all vertices of degree Δ(G). Let f : V(G) → ℕ be a function. An f-coloring of a graph G is a coloring of the edges of E(G) such that each color appears at each vertex v ∊ V(G) at most f (v) times. The minimum number of colors needed to f-color G is called the f-chromatic index of G and is denoted by χ'f (G). It was shown that for every graph , where . A graph G is said to be f -class 1 , and f -class 2, otherwise. Also, GΔf is the induced subgraph of G on . Hilton and Zhao showed that if G has maximum degree two and G is class 2, then G is critical, GΔ is a disjoint union of cycles and δ(G) = Δ(G)–1, where δ(G) denotes the minimum degree of G, respectively. In this paper, we generalize this theorem to f -coloring of graphs. Also, we determine the f -chromatic index of a connected graph G with |GΔf| ≤ 4.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».