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Enregistrement W2963044105 · doi:10.1017/jpr.2016.44

Longest paths in random Apollonian networks and largest <i>r</i>-ary subtrees of random <i>d</i>-ary recursive trees

2016· article· en· W2963044105 sur OpenAlexaff
Andrea Collevecchio, Abbas Mehrabian, Nick Wormald

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Probability · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsCombinatoricsVertex (graph theory)ConjectureRandom graphPlanar graphBounded functionDiscrete mathematicsTree (set theory)Graph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Let r and d be positive integers with r<d. Consider a random d-ary tree constructed as follows. Start with a single vertex, and in each time-step choose a uniformly random leaf and give it d newly created offspring. Let 𝒯d,t be the tree produced after t steps. We show that there exists a fixed δ<1 depending on d and r such that almost surely for all large t, every r-ary subtree of 𝒯d,t has less than tδ vertices. The proof involves analysis that also yields a related result. Consider the following iterative construction of a random planar triangulation. Start with a triangle embedded in the plane. In each step, choose a bounded face uniformly at random, add a vertex inside that face and join it to the vertices of the face. In this way, one face is destroyed and three new faces are created. After t steps, we obtain a random triangulated plane graph with t+3 vertices, which is called a random Apollonian network. We prove that there exists a fixed δ<1, such that eventually every path in this graph has length less than t𝛿, which verifies a conjecture of Cooper and Frieze (2015).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
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 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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