The Subpower Membership Problem for Finite Algebras with Cube Terms
Notice bibliographique
Résumé
The subalgebra membership problem is the problem of deciding if a given element belongs to an algebra given by a set of generators. This is one of the best established computational problems in algebra. We consider a variant of this problem, which is motivated by recent progress in the Constraint Satisfaction Problem, and is often referred to as the Subpower Membership Problem (SMP). In the SMP we are given a set of tuples in a direct product of algebras from a fixed finite set $\mathcal{K}$ of finite algebras, and are asked whether or not a given tuple belongs to the subalgebra of the direct product generated by a given set. Our main result is that the subpower membership problem SMP($\mathcal{K}$) is in P if $\mathcal{K}$ is a finite set of finite algebras with a cube term, provided $\mathcal{K}$ is contained in a residually small variety. We also prove that for any finite set of finite algebras $\mathcal{K}$ in a variety with a cube term, each one of the problems SMP($\mathcal{K}$), SMP($\mathbb{HS} \mathcal{K}$), and finding compact representations for subpowers in $\mathcal{K}$, is polynomial time reducible to any of the others, and the first two lie in NP.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».