Notice bibliographique
Résumé
We study a two-person game based on the well-studied brushing process on graphs. Players Min and Max alternately place brushes on the vertices of a graph. When a vertex accumulates at least as many brushes as its degree, it sends one brush to each neighbor and is removed from the graph; this may in turn induce the removal of other vertices. The game ends once all vertices have been removed. Min seeks to minimize the number of brushes played during the game, while Max seeks to maximize it. When both players play optimally, the length of the game is the game brush number of the graph $G$, denoted $b_g(G)$. By considering strategies for both players and modelling the evolution of the game with differential equations, we provide an asymptotic value for the game brush number of the complete graph; namely, we show that $b_g(K_n) = (1+o(1))n^2/e$. Using a fractional version of the game, we couple the game brush numbers of complete graphs and the binomial random graph $\mathcal{G}(n,p)$. It is shown that for $pn \gg \ln n$ asymptotically almost surely $b_g(\mathcal{G}(n,p)) = (1 + o(1))p b_g(K_n) = (1 + o(1))pn^2/e$. Finally, we study the relationship between the game brush number and the (original) brush number.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».