On (k, t)-choosability of graphs.
Notice bibliographique
Résumé
A k-list assignment L of a graph G is a mapping which assigns to each vertex v of G a set L(v) of size k. A (k,t)-list assignment of G is a k-list assignment with | ⋃ v∈V (G) L(v)| = t. An L-coloring φ of G is a proper coloring of G such that φ(v) is chosen from L(v) for every vertex v. A graph G is Lcolorable if G has an L-coloring. When the parameter t is not of special interest, we simply say k-list assignment. Particularly, if L is a (k, k)-list assignment of G, then any L-coloring is called a k-coloring for G. A graph G is (k, t)-choosable if G is L-colorable for every (k, t)-list assignment L. If a graph G is (k, t)-choosable for any number t then G is k-choosable and the smallest number k satisfying this properties is called the list chromatic number of G denoted by χl(G). The list coloring problem is first studied by Vizing[6] and by Erdos, Rubin and Taylor[2]. In [2], the authors give a characterization of 2-choosable graphs. There is no literature giving a characterization of k-choosable graphs for k ≥ 3. The k-choosability of graphs is revealed only for some specific classes of graphs. For example, Thomassen[5] proves that every planar graph is 5-choosable while some planar graphs are 3-choosable. (See [4],[8],[7],[3],[9] and [10].) Ganjari et al. [1] use (k, t)-choosability of graphs to characterize uniquely 2-list colorable graphs. When k ≥ χl(G), a graph G is always (k, t)-choosable. In this paper, we focus on any integer k such that k < χl(G). For an n-vertex graph G, we find the value t in terms of n and k such that G is (k, t)-choosable. Our main study includes the following results. For fixed numbers n, k and t, every n-vertex graph is (k, t)-choosable if and only if t ≥ kn − k2 + 1. In case k ≤ t ≤ kn − k2, every n-vertex graph containing Kk+1 is not (k, t)choosable. Furthermore, every Kk+1-free n-vertex graph is (k, t)-choosable if and only if t ≥ kn−k2−2k. If k ≤ t ≤ kn−k2−2k+1, an n-vertex graph
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».