Exponentially many 4‐list‐colorings of triangle‐free graphs on surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thomassen proved that every planar graph G on n vertices has at least distinct L ‐colorings if L is a 5‐list‐assignment for G and at least distinct L ‐colorings if L is a 3‐list‐assignment for G and G has girth at least five. Postle and Thomas proved that if G is a graph on n vertices embedded on a surface Σ of genus g , then there exist constants such that if G has an L ‐coloring, then G has at least distinct L ‐colorings if L is a 5‐list‐assignment for G or if L is a 3‐list‐assignment for G and G has girth at least five. More generally, they proved that there exist constants such that if G is a graph on n vertices embedded in a surface Σ of fixed genus g , H is a proper subgraph of G , and ϕ is an L ‐coloring of H that extends to an L ‐coloring of G , then ϕ extends to at least distinct L ‐colorings of G if L is a 5‐list‐assignment or if L is a 3‐list‐assignment and G has girth at least five. We prove the same result if G is triangle‐free and L is a 4‐list‐assignment of G , where , and .
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».