MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898795341 · doi:10.1142/s0218196720500125

The complexity of properties of transformation semigroups

2019· preprint· en· W2898795341 sur OpenAlexaff
Lukas Fleischer, Trevor Jack

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Algebra and Computation · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemigroupMathematicsSemilatticeIdempotenceTransformation (genetics)Commutative propertyDecidabilityDiscrete mathematicsBicyclic semigroupCancellative semigroupPolynomialPure mathematicsCombinatoricsAlgebra over a fieldMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the computational complexity for determining various properties of a finite transformation semigroup given by generators. We introduce a simple framework to describe transformation semigroup properties that are decidable in [Formula: see text]. This framework is then used to show that the problems of deciding whether a transformation semigroup is a group, commutative or a semilattice are in [Formula: see text]. Deciding whether a semigroup has a left (respectively, right) zero is shown to be [Formula: see text]-complete, as are the problems of testing whether a transformation semigroup is nilpotent, [Formula: see text]-trivial or has central idempotents. We also give [Formula: see text] algorithms for testing whether a transformation semigroup is idempotent, orthodox, completely regular, Clifford or has commuting idempotents. Some of these algorithms are direct consequences of the more general result that arbitrary fixed semigroup equations can be tested in [Formula: see text]. Moreover, we show how to compute left and right identities of a transformation semigroup in polynomial time. Finally, we show that checking whether an element is regular is [Formula: see text]-complete.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Algebra and ComputationMême sujetsemigroups and automata theoryTravaux en français237 207