List H-Coloring a Graph by Removing Few Vertices
Notice bibliographique
Résumé
In the deletion version of the list homomorphism problem, we are given graphs G and H, a list L(v) that is a subset of V(H) for each vertex v of G, and an integer k. The task is to decide whether there exists a subset W of V(G) of size at most k such that there is a homomorphism from G \ W to H respecting the lists. We show that DL-Hom(H), parameterized by k and |H|, is fixed-parameter tractable for any (P6, C6)-free bipartite graph H; already for this restricted class of graphs, the problem generalizes Vertex Cover, Odd Cycle Transversal, and Vertex Multiway Cut parameterized by the size of the cutset and the number of terminals. We conjecture that DL-Hom(H) is fixed-parameter tractable for the class of graphs H for which the list homomorphism problem (without deletions) is polynomial-time solvable; by a result of Feder, Hell and Huang (1999), a graph H belongs to this class precisely if it is a bipartite graph whose complement is a circular arc graph. We show that this conjecture is equivalent to the fixed-parameter tractability of a single fairly natural satisfiability problem, Clause Deletion Chain-SAT.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».