Windrose Planarity: Embedding Graphs with Direction-Constrained Edges
Notice bibliographique
Résumé
Given a planar graph G(V, E) and a partition of the neighbors of each vertex v ∊ V in four sets , and , the problem Windrose Planarity asks to decide whether G admits a windrose-planar drawing, that is, a planar drawing in which (i) each neighbor u ∊ is above and to the right of v, (ii) each neighbor u ∊ is above and to the left of v, (iii) each neighbor u ∊ is below and to the left of v, (iv) each neighbor u ∊ is below and to the right of v, and (v) edges are represented by curves that are monotone with respect to each axis. By exploiting both the horizontal and the vertical relationship among vertices, windrose-planar drawings allow to simultaneously visualize two partial orders defined by means of the edges of the graph. Although the problem is -hard in the general case, we give a polynomial-time algorithm for testing whether there exists a windrose-planar drawing that respects a combinatorial embedding that is given as part of the input. This algorithm is based on a characterization of the plane triangulations admitting a windrose-planar drawing. Furthermore, for any embedded graph admitting a windrose-planar drawing we show how to construct one with at most one bend per edge on an O(n) × O(n) grid. The latter result contrasts with the fact that straight-line windrose-planar drawings may require exponential area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».