Space-Efficient Generation of Nonisomorphic Maps and Hypermaps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In 1979, while working as a senior researcher in the Computing Centre of the USSR Academy of Sciences in Moscow, I used Lehman’s code for rooted maps of any orientable genus to generate these maps. By imposing an order on the code-words and keeping only those that are maximal over all the words that code the same map with each semi-edge chosen as the root, I generated these maps up to orientation-preserving isomorphism, and by comparing each of them with the code-words for the map obtained by reversing the orientation, I generated these maps up to a generalized isomorphism that could be orientation-preserving or orientation-reversing. The limitations on the speed of the computer I was using and the time allowed for a run restricted me to generating these maps with up to only six edges. In 2011, by optimizing the algorithms and using a more powerful computer and more CPU time I was able to generate these maps with up to eleven edges. An average-case time-complexity analysis of the generation algorithms is included in this article. And now, by using a genus-preserving bijection between hypermaps and bicoloured bipartite maps that I discovered in 1975 and the condition on the word coding a rooted map for the map to be bipartite, I generated hypermaps, both rooted and unrooted, with up to twelve darts (edge-vertex incidence pairs).
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle