A new—old algorithm for minimum‐cut and maximum‐flow in closure 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 We present an algorithm for solving the minimum‐cut problem on closure graphs without maintaining flow values. The algorithm is based on an optimization algorithm for the open‐pit mining problem that was presented in 1964 (and published in 1965) by Lerchs and Grossmann. The Lerchs—Grossmann algorithm (LG algorithm) solves the maximum closure which is equivalent to the minimum‐cut problem. Yet, it appears substantially different from other algorithms known for solving the minimum‐cut problem and does not employ any concept of flow. Instead, it works with sets of nodes that have a natural interpretation in the context of maximum closure in that they have positive total weight and are closed with respect to some subgraph. We describe the LG algorithm and study its features and the new insights it reveals for the maximum‐closure problem and the maximum‐ flow problem. Specifically, we devise a linear time procedure that evaluates a feasible flow corresponding to any iteration of the algorithm. We show that while the LG algorithm is pseudopolynomial, our variant algorithms have complexity of O ( mn log n ), where n is the number of nodes and m is the number of arcs in the graph. Modifications of the algorithm allow for efficient sensitivity and parametric analysis also running in time O ( mn log n ). © 2001 John Wiley & Sons, Inc.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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