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Enregistrement W2951887113 · doi:10.48550/arxiv.math/0502452

Local chromatic number and distinguishing the strength of topological obstructions

2005· preprint· en· W2951887113 sur OpenAlexaff
Gábor Simonyi, Gábor Tardos, Siniša T. Vrećica

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2005
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTopological and Geometric Data Analysis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatic scaleCombinatoricsMathematicsHomomorphismFriendship graphCritical graphUpper and lower boundsGraphVertex (graph theory)Discrete mathematicsHierarchyTopology (electrical circuits)Line graphGraph power

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The local chromatic number of a graph G is the number of colors appearing in the most colorful closed neighborhood of a vertex minimized over all proper colorings of G. We show that two specific topological obstructions that have the same implications for the chromatic number have different implications for the local chromatic number. These two obstructions can be formulated in terms of the homomorphism complex Hom(K_2,G) and its suspension, respectively. These investigations follow the line of research initiated by Matousek and Ziegler who recognized a hierarchy of the different topological expressions that can serve as lower bounds for the chromatic number of a graph. Our results imply that the local chromatic number of 4-chromatic Kneser, Schrijver, Borsuk, and generalized Mycielski graphs is 4, and more generally, that 2r-chromatic versions of these graphs have local chromatic number at least r+2. This lower bound is tight in several cases by results in an earlier paper of the first two authors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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