Notice bibliographique
Résumé
We present tight bounds on the spanning ratio of a large family of ordered [Formula: see text]-graphs. A [Formula: see text]-graph partitions the plane around each vertex into [Formula: see text] disjoint cones, each having aperture [Formula: see text]. An ordered [Formula: see text]-graph is constructed by inserting the vertices one by one and connecting each vertex to the closest previously-inserted vertex in each cone. We show that for any integer [Formula: see text], ordered [Formula: see text]-graphs with [Formula: see text] cones have a tight spanning ratio of [Formula: see text]. We also show that for any integer [Formula: see text], ordered [Formula: see text]-graphs with [Formula: see text] cones have a tight spanning ratio of [Formula: see text]. We provide lower bounds for ordered [Formula: see text]-graphs with [Formula: see text] and [Formula: see text] cones. For ordered [Formula: see text]-graphs with [Formula: see text] and [Formula: see text] cones these lower bounds are strictly greater than the worst case spanning ratios of their unordered counterparts. These are the first results showing that ordered [Formula: see text]-graphs have worse spanning ratios than unordered [Formula: see text]-graphs. Finally, we show that, unlike their unordered counterparts, the ordered [Formula: see text]-graphs with 4, 5, and 6 cones are not spanners.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».