A new—old algorithm for minimum‐cut and maximum‐flow in closure graphs
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».