New lower bounds for the number of pseudoline arrangements
Notice bibliographique
Résumé
Arrangements of lines and pseudolines are fundamental objects in discrete and computational geometry. They also appear in other areas of computer science, such as the study of sorting networks. Let $B_n$ be the number of nonisomorphic arrangements of $n$ pseudolines and let $b_n=\log_2{B_n}$. The problem of estimating $B_n$ was posed by Knuth in 1992. Knuth conjectured that $b_n \leq {n \choose 2} + o(n^2)$ and also derived the first upper and lower bounds: $b_n \leq 0.7924 (n^2 +n)$ and $b_n \geq n^2/6 -O(n)$. The upper bound underwent several improvements, $b_n \leq 0.6988\, n^2$ (Felsner, 1997), and $b_n \leq 0.6571\, n^2$ (Felsner and Valtr, 2011), for large $n$. Here we show that $b_n \geq cn^2 -O(n \log{n})$ for some constant $c>0.2083$. In particular, $b_n \geq 0.2083\, n^2$ for large $n$. This improves the previous best lower bound, $b_n \geq 0.1887\, n^2$, due to Felsner and Valtr (2011). Our arguments are elementary and geometric in nature. Further, our constructions are likely to spur new developments and improved lower bounds for related problems, such as in topological graph drawings.
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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 | 0,005 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,012 |
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 ».