Expanders Are Universal for the Class of All Spanning Trees
Notice bibliographique
Résumé
A graph is calleduniversalfor a given graph class (or, equivalently, -universal) if it contains a copy of every graph in as a subgraph. The construction of sparse universal graphs for various classes has received a considerable amount of attention. There is particular interest in tight -universal graphs, that is, graphs whose number of vertices is equal to the largest number of vertices in a graph from . Arguably, the most studied case is that when is some class of trees. In this work, we are interested in (n,Δ), the class of alln-vertex trees with maximum degree at most Δ. We show that everyn-vertex graph satisfying certain natural expansion properties is (n,Δ)-universal. Our methods also apply to the case when Δ is some function ofn. Since random graphs are known to be good expanders, our result implies, in particular, that there exists a positive constantcsuch that the random graphG(n,cn−1/3log2n) is asymptotically almost surely (a.a.s.) universal for (n,O(1)). Moreover, a corresponding result holds for the random regular graph of degreecn2/3log2n. Another interesting consequence is the existence of locally sparsen-vertex (n,Δ)-universal graphs. For example, we show that one can (randomly) constructn-vertex (n,O(1))-universal graphs with clique number at most five. This complements the construction of Bhatt, Chung, Leighton and Rosenberg (1989), whose (n,Δ)-universal graphs with merelyO(n)edges contain large cliques of size Ω(Δ). Finally, we show that random graphs are robustly (n,Δ)-universal in the context of the Maker–Breaker tree-universality game.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».