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Enregistrement W2962895102 · doi:10.23638/lmcs-15(1:11)2019

The Subpower Membership Problem for Finite Algebras with Cube Terms

2019· article· en· W2962895102 sur OpenAlexafffund
Peter Mayr, Ágnes Szendrei, Andreĭ A. Bulatov

Notice bibliographique

RevueCU Scholar (University of Colorado Boulder) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCube (algebra)Algebra over a fieldMathematicsPure mathematicsComputer scienceCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The subalgebra membership problem is the problem of deciding if a given element belongs to an algebra given by a set of generators. This is one of the best established computational problems in algebra. We consider a variant of this problem, which is motivated by recent progress in the Constraint Satisfaction Problem, and is often referred to as the Subpower Membership Problem (SMP). In the SMP we are given a set of tuples in a direct product of algebras from a fixed finite set $\mathcal{K}$ of finite algebras, and are asked whether or not a given tuple belongs to the subalgebra of the direct product generated by a given set. Our main result is that the subpower membership problem SMP($\mathcal{K}$) is in P if $\mathcal{K}$ is a finite set of finite algebras with a cube term, provided $\mathcal{K}$ is contained in a residually small variety. We also prove that for any finite set of finite algebras $\mathcal{K}$ in a variety with a cube term, each one of the problems SMP($\mathcal{K}$), SMP($\mathbb{HS} \mathcal{K}$), and finding compact representations for subpowers in $\mathcal{K}$, is polynomial time reducible to any of the others, and the first two lie in NP.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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