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Enregistrement W2953277693 · doi:10.48550/arxiv.1312.4428

On Constraint Satisfaction Problems below P

2013· preprint· en· W2953277693 sur OpenAlexaff
László Egri

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatalogConstraint satisfaction problemTreewidthBounded functionMathematicsDuality (order theory)Discrete mathematicsConstraint satisfactionNondeterministic algorithmCombinatoricsConjectureSimple (philosophy)Computer sciencePathwidthTheoretical computer scienceGraph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,012
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,124 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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