Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we introduce a new variation of list-colorings. For a graph $G$ and for a given nonnegative integer $t$, a $t$-common list assignment of $G$ is a mapping $L$ which assigns each vertex $v$ a set $L(v)$ of colors such that given set of $t$ colors belong to $L(v)$ for every $v\in V(G)$. The $t$-common list chromatic number of $G$ denoted by $ch_t(G)$ is defined as the minimum positive integer $k$ such that there exists an $L$-coloring of $G$ for every $t$-common list assignment $L$ of $G$, satisfying $|L(v)| \ge k$ for every vertex $v\in V(G)$. We show that for all positive integers $k, \ell$ with $2 \le k \le \ell$ and for any positive integers $i_1 , i_2, \ldots, i_{k-2}$ with $k \le i_{k-2} \le \cdots \le i_1 \le \ell$, there exists a graph $G$ such that $\chi(G)= k$, $ch(G) = \ell$ and $ch_t(G) = i_t$ for every $t=1, \ldots, k-2$. Moreover, we consider the $t$-common list chromatic number of planar graphs. From the four color theorem and the result of Thomassen (1994), for any $t=1$ or $2$, the sharp upper bound of $t$-common list chromatic number of planar graphs is $4$ or $5$. Our first step on $t$-common list chromatic number of planar graphs is to find such a sharp upper bound. By constructing a planar graph $G$ such that $ch_1(G) =5$, we show that the sharp upper bound for $1$-common list chromatic number of planar graphs is $5$. The sharp upper bound of $2$-common list chromatic number of planar graphs is still open. We also suggest several questions related to $t$-common list chromatic number of planar graphs.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».