Notice bibliographique
Résumé
For any fixed graph $G$, the subgraph isomorphism problem asks whether an $n$-vertex input graph has a subgraph isomorphic to $G$. A well-known algorithm of Alon, Yuster and Zwick (1995) efficiently reduces this to the "colored" version of the problem, denoted $G$-$\mathsf{SUB}$, and then solves $G$-$\mathsf{SUB}$ in time $O(n^{tw(G)+1})$ where $tw(G)$ is the treewidth of $G$. Marx (2010) conjectured that $G$-$\mathsf{SUB}$ requires time $Ω(n^{\mathrm{const}\cdot tw(G)})$ and, assuming the Exponential Time Hypothesis, proved a lower bound of $Ω(n^{\mathrm{const}\cdot emb(G)})$ for a certain graph parameter $emb(G) \ge Ω(tw(G)/\log tw(G))$. With respect to the size of $\mathrm{AC}^0$ circuits solving $G$-$\mathsf{SUB}$ in the average case, Li, Razborov and Rossman (2017) proved (unconditional) upper and lower bounds of $O(n^{2κ(G)+\mathrm{const}})$ and $Ω(n^{κ(G)})$ for a different graph parameter $κ(G) \ge Ω(tw(G)/\log tw(G))$. Our contributions are as follows. First, we prove that $emb(G)$ is $O(κ(G))$ for all graphs $G$. Next, we show that $κ(G)$ can be asymptotically less than $tw(G)$; for example, if $G$ is a hypercube then $κ(G)$ is $Θ\big(tw(G)\big/\sqrt{\log tw(G)}\big)$. This implies that the average-case complexity of $G$-$\mathsf{SUB}$ is $n^{o(tw(G))}$ when $G$ is a hypercube. Finally, we construct $\mathrm{AC}^0$ circuits of size $O(n^{κ(G)+\mathrm{const}})$ that solve $G$-$\mathsf{SUB}$ in the average case, closing the gap between the upper and lower bounds of Li et al.
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 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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».