POINT VISIBILITY GRAPHS AND ${\mathcal O}$-CONVEX COVER
Notice bibliographique
Résumé
A visibility relation can be viewed as a graph: the uncountable graph of a visibility relationship between points in a polygon P is called the point visibility graph (PVG) of P. In this paper we explore the use of perfect graphs to characterize tractable subproblems of visibility problems. Our main result is a characterization of which polygons are guaranteed to have weakly triangulated PVGs, under a generalized notion of visibility called [Formula: see text]-visibility. Let [Formula: see text] denote a set of line orientations. A connected point set P is called [Formula: see text]-convex if the intersection of P with any line with orientation in [Formula: see text] is connected. Two points in a polygon are said to be [Formula: see text]-visible if there is an [Formula: see text]-convex path between them inside the polygon. Let [Formula: see text] denote the set of orientations perpendicular to orientations in [Formula: see text]. Let [Formula: see text] be the set of orientations θ such that a "reflex" local maximum in the boundary of P exists with respect to θ. Our characterization of which polygons have weakly-triangulated PVGs is based on restricting the cardinality and span of [Formula: see text]. This characterization allows us to exhibit a class of polygons admitting a polynomial algorithm for [Formula: see text]-convex cover.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».