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Enregistrement W2399604044

The Upper and Lower Geodetic Numbers of Graphs.

2009· article· en· W2399604044 sur OpenAlexvenueno aff
Lin Dong, Changhong Lü, Xiao Wang

Notice bibliographique

RevueArs Combinatoria · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsMathematicsGeodetic datumVertex (graph theory)DigraphGraphConnectivityConjectureUpper and lower boundsDiscrete mathematicsGeodesy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For any two vertices u and v in a graph G (digraph D, respectively), a u-v geodesic is a shortest path between u and v (from u to v, respectively). Let I(u, v) (ID(u, v), respectively) denote the set of all vertices lying on a u-v geodesic. For a vertex subset S, let IG(S) (ID(S), respectively) denote the union of all IG(u, v) (ID(u, v), respectively) for u, v ∈ S. The geodetic number g(G) (g(D), respectively) of a graph G (digraph D, respectively) is the minimum cardinality of a set S with IG(S) = V (G) (ID(S) = V (D), respectively). The geodetic spectrum of a graph G, denote by S(G), is the set of geodetic numbers of all orientations of graph G. The lower geodetic number is g−(G) = minS(G). The upper geodetic number is g+(G) = maxS(G). The main purpose of this paper is to investigate lower and upper geodetic numbers of graphs. Our main results in this paper are: (i) For any connected graph G and any spanning tree T of G, g−(G) ≤ l(T ), where l(T ) is the number of leaves of T . (ii) The conjecture g+(G) ≥ g(G) is true for chordal graphs or graphs with no 3-cycle or graphs of 4-colorable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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