A QPTAS for Facility Location on Unit Disk Graphs
Notice bibliographique
Résumé
For undirected graphs G=(V,E) and G_0=(V_0,E_0), say that G is a region intersection graph over G_0 if there is a family of connected subsets {R_u \subseteq V_0 : u \in V} of G_0 such that {u,v} \in E \iff R_u \cap R_v \neq \emptyset. We show if G_0 excludes the complete graph K_h as a minor for some h \geq 1, then every region intersection graph G over G_0 with m edges has a balanced separator with at most c_h \sqrt{m} nodes, where c_h is a constant depending only on h. If G additionally has uniformly bounded vertex degrees, then such a separator is found by spectral partitioning. A string graph is the intersection graph of continuous arcs in the plane. String graphs are precisely region intersection graphs over planar graphs. Thus the preceding result implies that every string graph with m edges has a balanced separator of size O(\sqrt{m}). This bound is optimal, as it generalizes the planar separator theorem. It confirms a conjecture of Fox and Pach (2010), and improves over the O(\sqrt{m} \log m) bound of Matousek (2013).
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».