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Enregistrement W2346193990 · doi:10.23638/dmtcs-21-4-9

$(2/2/3)$-SAT problem and its applications in dominating set problems

2019· article· en· W2346193990 sur OpenAlexaff
Arash Ahadi, Ali Dehghan

Notice bibliographique

RevueDiscrete Mathematics & Theoretical Computer Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)Computer scienceDominating setMathematicsProgramming languageTheoretical computer scienceGraph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The satisfiability problem is known to be $\mathbf{NP}$-complete in general and for many restricted cases. One way to restrict instances of $k$-SAT is to limit the number of times a variable can be occurred. It was shown that for an instance of 4-SAT with the property that every variable appears in exactly 4 clauses (2 times negated and 2 times not negated), determining whether there is an assignment for variables such that every clause contains exactly two true variables and two false variables is $\mathbf{NP}$-complete. In this work, we show that deciding the satisfiability of 3-SAT with the property that every variable appears in exactly four clauses (two times negated and two times not negated), and each clause contains at least two distinct variables is $ \mathbf{NP} $-complete. We call this problem $(2/2/3)$-SAT. For an $r$-regular graph $G = (V,E)$ with $r\geq 3$, it was asked in [Discrete Appl. Math., 160(15):2142--2146, 2012] to determine whether for a given independent set $T $ there is an independent dominating set $D$ that dominates $T$ such that $ T \cap D =\varnothing $? As an application of $(2/2/3)$-SAT problem we show that for every $r\geq 3$, this problem is $ \mathbf{NP} $-complete. Among other results, we study the relationship between 1-perfect codes and the incidence coloring of graphs and as another application of our complexity results, we prove that for a given cubic graph $G$ deciding whether $G$ is 4-incidence colorable is $ \mathbf{NP} $-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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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