On the number of longest and almost longest cycles in cubic graphs
Notice bibliographique
Résumé
We consider the questions: How many longest cycles must a cubic graph have, and how many may it have? For each k >= 2 there are infinitely many p such that there is a cubic graph with p vertices and precisely one longest cycle of length p-k. On the other hand, if G is a graph with p vertices, all of which have odd degree, and its longest cycle has length p-1, then it has a second (but not necessarily a third) longest cycle. We presents results and conjectures on the maximum number of cycles in cubic multigraphs of girth 2, 3, 4, respectively. For cubic cyclically 5-edge-connected graphs we have no conjecture but, we believe that the generalized Petersen graphs P(n, k) are relevant. We enumerate the hamiltonian and almost hamiltonian cycles in each P(n, 2). Curiously, there are many of one type if and only there are few of the other. If n is odd, then P(2n, 2) is a covering graph of P(n, 2). (For example, the dodecahedron graph is a covering graph of the Petersen graph). Another curiosity is that one of these has many (respectively few) hamiltonian cycles if and only if the other has few (respectively many) almost hamiltonian cycles.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».