Notice bibliographique
Résumé
Symmetric Datalog, a fragment of the logic programming language Datalog, is conjectured to capture all constraint satisfaction problems (CSP) in L. Therefore developing tools that help us understand whether or not a CSP can be defined in symmetric Datalog is an important task. It is widely known that a CSP is definable in Datalog and linear Datalog if and only if that CSP has bounded treewidth and bounded pathwidth duality, respectively. In the case of symmetric Datalog, Bulatov, Krokhin and Larose ask for such a duality (2008). We provide two such dualities, and give applications. In particular, we give a short and simple new proof of the result of Dalmau and Larose that "Maltsev + Datalog -> symmetric Datalog" (2008). In the second part of the paper, we provide some evidence for the conjecture of Dalmau (2002) that every CSP in NL is definable in linear Datalog. Our results also show that a wide class of CSPs-CSPs which do not have bounded pathwidth duality (e.g., the P-complete Horn-3Sat problem)-cannot be defined by any polynomial size family of monotone read-once nondeterministic branching programs.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».