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Enregistrement W2779660954 · doi:10.1137/1.9781611975031.15

A submodular measure and approximate Gomory-Hu theorem for packing odd trails

2018· book-chapter· en· W2779660954 sur OpenAlexafffund
Ross Churchley, Bojan Mohar

Notice bibliographique

RevueSociety for Industrial and Applied Mathematics eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RS
Mots-clésMathematicsCombinatoricsDiscrete mathematicsVertex (graph theory)Dual graphDisjoint setsBipartite graphPerimeterSubmodular set functionGraphPlanar graphGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by a problem about totally odd immersions of graphs, we define the odd edge-connectivity λo(u, υ) as the maximum number of edge-disjoint trails of odd length from u to υ. It was recently discovered that λo(u, υ) can be approximated up to a constant multiplicative factor using the usual edge-connectivity between u and v and the minimum value of another parameter that measures “how far from a bipartite graph” the part of the graph around u and v is. In this paper, we formalize this second ingredient and call it the perimeter. We prove that perimeter is a submodular function on the vertex-sets of a graph. Using this fact, we obtain a version of the Gomory–Hu Theorem in which minimum edge-cuts are replaced by sets of minimum perimeter. We construct (in polynomial time) a rooted forest structure, analogous to the Gomory-Hu tree of a graph, which encodes a collection of minimum-perimeter vertex-sets. Although the classical Gomory-Hu Theorem extends to arbitrary symmetric submodular functions, our result is novel and indicates a possibility for further generalizations. These results have significant implications for the study of path and trail systems with parity constraints. We present two such applications: an efficient data structure for storing approximate odd edge-connectivities for all pairs of vertices in a graph, and a rough structure theorem for graphs with no “totally odd” immersion of a large complete graph.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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