The Total Acquisition Number of Random Geometric Graphs
Notice bibliographique
Résumé
Let $G$ be a graph in which each vertex initially has weight 1. In each step, the weight from a vertex $u$ to a neighbouring vertex $v$ can be moved, provided that the weight on $v$ is at least as large as the weight on $u$. The total acquisition number of $G$, denoted by $a_t(G)$, is the minimum cardinality of the set of vertices with positive weight at the end of the process. In this paper, we investigate random geometric graphs $\mathcal{G}(n,r)$ with $n$ vertices distributed uniformally at random in $[0,\sqrt{n}]^2$ and two vertices being adjacent if and only if their distance is at most $r$. We show that asymptotically almost surely $a_t(\mathcal{G}(n,r)) = \Theta( n / (r \lg r)^2)$ for the whole range of $r=r_n \ge 1$ such that $r \lg r \le \sqrt{n}$. By monotonicity, asymptotically almost surely $a_t(\mathcal{G}(n,r)) = \Theta(n)$ if $r < 1$, and $a_t(\mathcal{G}(n,r)) = \Theta(1)$ if $r \lg r > \sqrt{n}$.
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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».