Notice bibliographique
Résumé
Gomory--Hu (GH) trees are a classical sparsification technique for graph connectivity. For an edge-capacitated undirected graph $G=(V,E)$ and subset $Z \subseteq V$ of terminals, a GH tree is an edge-capacitated tree $T=(Z,E(T))$ such that for every $u,v \in Z$, the value of the minimum capacity $uv$ cut in $G$ is the same as in $T$. It is well-known that there does not always exist a GH tree which is a subgraph (or minor if $Z \neq V$) of $G$. We characterize those graph-terminal pairs $(G,Z)$ which always admit such a tree. We show that these are the graphs which have no terminal-$K_{2,3}$ minor, that is, a $K_{2,3}$ minor whose nodes each corresponds to a terminal. We then show that the pairs $(G,Z)$ which forbid such $K_{2,3}$ terminal-minors arise, roughly speaking, from so-called Okamura--Seymour instances, planar graphs whose outside face contains all terminals. One consequence is a result on cut-sufficient pairs $(G,H)$, that is, multiflow instances where the cut condition is sufficient to guarantee a multiflow for any capacity/demand weights on $G/H$. Our results characterize the pairs $(G,Z)$ where $G$ is a graph, $Z \subseteq V(G)$, such that $(G,H)$ is cut-sufficient for any demand graph $H$ on $Z$.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».