Notice bibliographique
Résumé
A k -uniform, d -regular instance of EXACT COVER is a family of m sets F_{n,d,k} = \{ S_j \subseteq \{1,\ldots,n\} \} , where each subset has size k and each 1 \le i \le n is contained in d of the S_j . It is satisfiable if there is a subset T \subseteq \{1,\ldots,n\} such that |T \cap S_j|=1 for all j . Alternately, we can consider it a d -regular instance of POSITIVE 1-IN- k SAT, i.e., a Boolean formula with m clauses and n variables where each clause contains k variables and demands that exactly one of them is true. We determine the satisfiability threshold for random instances of this type with k > 2 . Letting d^\star = \frac{\ln k}{(k-1)(- \ln (1-1/k))} + 1 \, , we show that F_{n,d,k} is satisfiable with high probability if d < d^\star and unsatisfiable with high probability if d > d^\star . We do this with a simple application of the first and second moment methods, boosting the probability of satisfiability below d^\star to 1-o(1) using the small subgraph conditioning method.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».