Load balancing and orientability thresholds for random hypergraphs
Notice bibliographique
Résumé
Let h>w>0 be two fixed integers. Let H be a random hypergraph whose hyperedges are all of cardinality h. To w-orient a hyperedge, we assign exactly w of its vertices positive signs with respect to the hyperedge, and the rest negative. A (w,k)-orientation of H consists of a w-orientation of all hyperedges of H, such that each vertex receives at most k positive signs from its incident hyperedges. When k is large enough, we determine the threshold of the existence of a (w,k)-orientation of a random hypergraph. The (w,k)-orientation of hypergraphs is strongly related to a general version of the off-line load balancing problem. The graph case, when h=2 and w=1, was solved recently by Cain, Sanders and Wormald and independently by Fernholz and Ramachandran, thereby settling a conjecture made by Karp and Saks. Motivated by a problem of cuckoo hashing, the special hypergraph case with w=k=1, was solved in three separate preprints dating from October 2009, by Frieze and Melsted, by Fountoulakis and Panagiotou, and by Dietzfelbinger, Goerdt, Mitzenmacher, Montanari, Pagh and Rink.
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 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 | 0,002 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».