Notice bibliographique
Résumé
We construct unsatisfiable k-CNF formulas where every clause has k distinct literals and every variable appears in at most clauses. The lopsided Local Lemma shows that our result is asymptotically best possible: every k-CNF formula where every variable appears in at most clauses is satisfiable. The determination of this extremal function is particularly important as it represents the value where the k-SAT problem exhibits its complexity hardness jump: from having every instance being a YES-instance it becomes NP-hard just by allowing each variable to occur in one more clause. The asymptotics of other related extremal functions are also determined. Let l(k) denote the maximum number, such that every k-CNF formula with each clause containing k distinct literals and each clause having a common variable with at most l(k) other clauses, is satisfiable. We establish that the bound on l(k) obtained from the Local Lemma is asymptotically optimal, i.e., . The constructed formulas are all in the class MU(1) of minimal unsatisfiable formulas having one more clause than variables and thus they resolve these asymptotic questions within that class as well. The SAT-formulas are constructed via the binary trees of [10]. In order to construct the trees a continuous setting of the problem is defined, giving rise to a differential equation. The solution of the equation diverges at 0, which in turn implies that the binary tree obtained from the discretization of this solution has the required properties.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
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 ».