Approximation algorithms and hardness results for cycle packing problems
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Notice bibliographique
Résumé
The cycle packing number ν e ( G ) of a graph G is the maximum number of pairwise edge-disjoint cycles in G . Computing ν e ( G ) is an NP-hard problem. We present approximation algorithms for computing ν e ( G ) in both undirected and directed graphs. In the undirected case we analyze a variant of the modified greedy algorithm suggested by Caprara et al. [2003] and show that it has approximation ratio Θ(√log n ), where n = | V ( G )|. This improves upon the previous O (log n ) upper bound for the approximation ratio of this algorithm. In the directed case we present a √ n -approximation algorithm. Finally, we give an O ( n 2/3 )-approximation algorithm for the problem of finding a maximum number of edge-disjoint cycles that intersect a specified subset S of vertices. We also study generalizations of these problems. Our approximation ratios are the currently best-known ones and, in addition, provide upper bounds on the integrality gap of standard LP-relaxations of these problems. In addition, we give lower bounds for the integrality gap and approximability of ν e ( G ) in directed graphs. Specifically, we prove a lower bound of Ω(log n /loglog n ) for the integrality gap of edge-disjoint cycle packing. We also show that it is quasi-NP-hard to approximate ν e ( G ) within a factor of O (log 1 − ε n ) for any constant ε > 0. This improves upon the previously known APX-hardness result for this problem.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle