Notice bibliographique
Résumé
Abstract One way to study certain classes of polynomials is by considering examples that are attached to combinatorial objects. Any graph $G$ has an associated reciprocal polynomial $R_{G}$ , and with two particular classes of reciprocal polynomials in mind one can ask the questions: (a) when is $R_{G}$ a product of cyclotomic polynomials (giving thecyclotomic graphs)? (b) when does $R_{G}$ have the minimal polynomial of a Salem number as its only non-cyclotomic factor (the non-trivialSalem graphs)? Cyclotomic graphs were classified by Smith (Combinatorial structures and their applications, Proceedings of Calgary International Conference, Calgary, AB, 1969 (eds R. Guy, H. Hanani, H. Saver and J. Schönheim; Gordon and Breach, New York, 1970) 403–406); the maximal connected ones are known as Smith graphs. Salem graphs are ‘spectrally close’ to being cyclotomic, in that nearly all their eigenvalues are in the critical interval $[-2,2]$ . On the other hand, Salem graphs do not need to be ‘combinatorially close’ to being cyclotomic: the largest cyclotomic induced subgraph might be comparatively tiny. We define an $m$ -Salem graph to be a connected Salem graph $G$ for which $m$ is minimal such that there exists an induced cyclotomic subgraph of $G$ that has $m$ fewer vertices than $G$ . The $1$ -Salem subgraphs are both spectrally close and combinatorially close to being cyclotomic. Moreover, every Salem graph contains a $1$ -Salem graph as an induced subgraph, so these $1$ -Salem graphs provide some necessary substructure of all Salem graphs. The main result of this paper is a complete combinatorial description of all $1$ -Salem graphs: in the non-bipartite case there are $25$ infinite families and $383$ sporadic examples.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».