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Enregistrement W2507346374 · doi:10.1002/jgt.22416

Bounded diameter arboricity

2018· preprint· en· W2507346374 sur OpenAlexafffund
Martin Merker, Luke Postle

Notice bibliographique

RevueJournal of Graph Theory · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésArboricityMathematicsCombinatoricsBounded functionDense graphPlanar graphDegeneracy (biology)1-planar graphGraphDiscrete mathematicsBiologyChordal graphMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We introduce the notion of bounded diameter arboricity . Specifically, the diameter ‐ arboricity of a graph is the minimum number such that the edges of the graph can be partitioned into forests each of whose components has diameter at most . A class of graphs has bounded diameter arboricity if there exists a natural number such that every graph in the class has diameter‐ arboricity at most . We conjecture that the class of graphs with arboricity at most has bounded diameter arboricity at most . We prove this conjecture for by proving the stronger assertion that the union of a forest and a star forest can be partitioned into two forests of diameter at most 18. We use these results to characterize the bounded diameter arboricity for planar graphs of girth at least for all . As an application we show that every 6‐edge‐connected planar (multi)graph contains two edge‐disjoint ‐thin spanning trees. Moreover, we answer a question by Mütze and Peter, leading to an improved lower bound on the density of globally sparse Ramsey graphs.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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