Binding Number, Toughness and General Matching Extendability in Graphs
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
A connected graph $G$ with at least $2m + 2n + 2$ vertices which contains a perfect matching is $E(m, n)$-{\it extendable}, if for any two sets of disjoint independent edges $M$ and $N$ with $|M| = m$ and $|N|= n$, there is a perfect matching $F$ in $G$ such that $M\subseteq F$ and $N\cap F=\emptyset$. Similarly, a connected graph with at least $n+2k+2$ vertices is called $(n,k)$-{\it extendable} if for any vertex set $S$ of size $n$ and any matching $M$ of size $k$ of $G-S$, $G-S-V(M)$ contains a perfect matching. Let $\varepsilon$ be a small positive constant, $b(G)$ and $t(G)$ be the binding number and toughness of a graph $G$. The two main theorems of this paper are: for every graph $G$ with sufficiently large order, 1) if $b(G)\geq 4/3+\varepsilon$, then $G$ is $E(m,n)$-extendable and also $(n,k)$-extendable; 2) if $t(G)\geq 1+\varepsilon$ and $G$ has a high connectivity, then $G$ is $E(m,n)$-extendable and also $(n,k)$-extendable. It is worth to point out that the binding number and toughness conditions for the existence of the general matching extension properties are almost same as that for the existence of perfect matchings. Comment: 10 pages
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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