A Polynomial Excluded-Minor Approximation of Treedepth
Notice bibliographique
Résumé
Treedepth is a well-studied graph invariant in the family of “width measures” that includes treewidth and pathwidth. Understanding these invariants in terms of excluded minors has been an active area of research. The recent Grid Minor Theorem of Chekuri and Chuzhoy [12] establishes that treewidth is polynomially approximated by the largest k × k grid minor. In this paper, we give a similar polynomial excluded-minor approximation for treedepth in terms of three basic obstructions: grids, tree, and paths. Specifically, we show that there is a constant c such that every graph of treedepth ≥ kc contains one of the following minors (each of treedepth ≥ k): the k × k grid, the complete binary tree of height k, the path of order 2k. Let us point out that we cannot drop any of the above graphs for our purpose. Moreover, given a graph G we can, in randomized polynomial time, find either an embedding of one of these minors or conclude that treedepth of G is at most kc. This result has potential applications in a variety of settings where bounded treedepth plays a role. In addition to some graph structural applications, we describe a surprising application in circuit complexity and finite model theory from recent work of the second author [28].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».