Approximate Counting CSP Seen from the Other Side
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we study the complexity of counting Constraint Satisfaction Problems (CSPs) of the form #CSP( C , -), in which the goal is, given a relational structure A from a class C of structures and an arbitrary structure B , to find the number of homomorphisms from A to B . Flum and Grohe showed that #CSP( C , -) is solvable in polynomial time if C has bounded treewidth [FOCS’02]. Building on the work of Grohe [JACM’07] on decision CSPs, Dalmau and Jonsson then showed that if C is a recursively enumerable class of relational structures of bounded arity, then, assuming FPT≠ #W[1], there are no other cases of #CSP( C , -) solvable exactly in polynomial time (or even fixed-parameter time) [TCS’04]. We show that, assuming FPT ≠ W[1] (under randomised parameterised reductions) and for C satisfying certain general conditions, #CSP( C ,-) is not solvable even approximately for C of unbounded treewidth; that is, there is no fixed parameter tractable (and thus also not fully polynomial) randomised approximation scheme for #CSP( C , -). In particular, our condition generalises the case when C is closed undertaking minors.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».