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Enregistrement W2026680711 · doi:10.1142/s179383091100136x

DIAMETER-CONSTRAINED STEINER TREES

2011· article· en· W2026680711 sur OpenAlexaff
Wei Ding, Guohui Lin, Guoliang Xue

Notice bibliographique

RevueDiscrete Mathematics Algorithms and Applications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteiner tree problemCombinatoricsMathematicsBounded functionGomory–Hu treeTree (set theory)k-minimum spanning treeConnected dominating setGraphEnhanced Data Rates for GSM EvolutionDiscrete mathematicsK-ary treeMinimum spanning treeTopology (electrical circuits)Tree structureComputer scienceBinary treeTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given an edge-weighted undirected graph G = (V, E, c, w), where each edge e ∈ E has a non-negative cost c(e) and a non-negative weight w(e), a set S ⊆ V of terminals and a positive constant D0, we seek a minimum cost Steiner tree in which all terminals appear as leaves and the tree diameter is bounded by D0. Here the tree diameter is the maximum weight of the paths connecting two different leaves in the tree. Such a problem is called the minimum cost diameter-constrained Steiner tree problem. The problem is NP-hard even when the topology of the Steiner tree is fixed. In present paper we focus on this fixed topology restricted version and present a fully polynomial time approximation scheme for computing a minimum cost diameter-constrained Steiner tree.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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