The Actions of Fractional Automorphisms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AbstractA fractional automorphism of a graph is a doubly stochastic ma-trix which commutes with the adjacency matrix of the graph. If weapply an ordinary automorphism to a set of vertices with a particularproperty, such as being independent or dominating, the resulting setretains that property. We examine the circumstances under whichfractional automorphisms preserve the fractional properties of func-tions on the vertex set. 1 Introduction In [6] a fractional isomorphism between two graphs with adjacency matricesA,B is defined to be a doubly stochastic matrix S with the property thatAS = SB. This definition is found by generalising the view of ordinarygraph isomorphisms as permutation matrices. It is natural to consider thecase when A = B; any doubly-stochastic matrix S such that SA = AS canbe considered a fractional automorphism. It is understood that a matrix hasthe property of being a fractional automorphism (or isomorphism) subjectto a certain ordering of the vertices, imposed by the ordering used in theadjacency matrix.Fractional automorphisms have been studied, though not under thatname, by Tinhofer in [4, 5] and Godsil in [2]. It is obvious that the set ofall fractional automorphisms of a graph with adjacency matrix A, which weshall denote by S(A), contains the convex hull of the set of automorphismstaken as permutation matrices; a graph is called compact if these two setsare in fact equal. While several classes of graphs are known to be compact,as yet no good characterisation of compact graphs has been found.
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle