A classification of all 1-Salem graphs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 the cyclotomic graphs )? (b) when does $R_{G}$ have the minimal polynomial of a Salem number as its only non-cyclotomic factor (the non-trivial Salem 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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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