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Enregistrement W2145113707

Embeddings of Small Graphs on the Torus

2003· article· en· W2145113707 sur OpenAlexaff
Andrei Gagarin, William L. Kocay, Daniel Neilson

Notice bibliographique

RevueCUBO, A Mathematical Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsMathematicsVertex (graph theory)AutomorphismGraphDiscrete mathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embeddings of graphs on the torus are studied. All 2-cell embeddings of the vertex-transitive graphs on 12 vertices or less are constructed. Their automorphism groups and dual maps are also constructed. A table of embeddings is presented. 1. Toroidal Graphs Let G be a 2-connected graph. The vertex and edge sets of G are V (G) and E(G), respectively. E(G) is a multiset consisting of unordered pairs {u,v}, where u,v 2 V (G), and possibly ordered pairs (v,v), as the graphs G will sometimes have multiple edges and/or loops. We write the pair {u,v} as uv, and the ordered pair (v,v) as vv, which represents a loop on vertex v. If u,v 2 V (G) then u ! v means that u is adjacent to v (and so also v ! u). The reader is referred to Bondy and Murty [2], West [11], or Gross and Tucker [3] for other graph-theoretic terminology. An embedding of a graph on a surface is represented combinatorially by a rotation system [3]. This consists of a cyclic ordering of the incident edges, for each vertex v. Let v be a vertex of G, incident on edges e1,e2,...,ek. We write v ! (e1,e2,...,ek) to indicate the cyclic ordering for v in a rotation system. If some ei is a loop vv, then this loop must appear twice in the cyclic adjacency list (e1,e2,...,ek), because walking around the vertex v along a small circle in the torus will require that a loop vv be crossed twice. Thus, we assume that if ei is a loop vv, there is another e 0 in the list corresponding to the same loop vv. Since every loop must appear twice in the rotation system, a loop contributes two to the degree of a vertex. If ei with endpoints uv is not a loop, then it will appear in the cyclic adjacency list of both vertices u and v. Given ei in the list for u, the corresponding ej in the list for v is given by the rotation sytem. Figure 1 shows an embedding of the complete

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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