Notice bibliographique
Résumé
The PR-tree data structure is introduced to characterize the sets of path-tree models of path graphs. We further characterize the sets of directed path-tree models of directed path graphs with a slightly restricted form of the PR-tree called the Strong PR-tree. Additionally, via PR-trees and Strong PR-trees, we characterize path graphs and directed path graphs by their Split Decompositions. Two distinct approaches (Split Decomposition and Reduction ) are presented to construct a PR-tree that captures the path-tree models of a given graph G = (V, E) with n = |V| and m = |E|. An implementation of the split decomposition approach is presented which runs in O (nm) time. Similarly, an implementation of the reduction approach is presented which runs in O (A(n + m) nm) time (where A(s) is the inverse of Ackermann's function arising from Union-Find [40]). Also, from a PR-tree, an algorithm to construct a corresponding Strong PR-tree is given which runs in O (n + m) time. The sizes of the PR-trees and Strong PR-trees produced by these approaches are O (n + m) with respect to the given graph. Furthermore, we demonstrate that an implicit form of the PR-tree and Strong PR-tree can be represented in O (n) space.
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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 | 0,000 | 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 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 ».