Minimum cycle and homology bases of surface-embedded graphs
Notice bibliographique
Résumé
We study the problems of finding a minimum cycle basis (a minimum-weight set of cycles that form a basis for the cycle space) and a minimum homology basis (a minimum-weight set of cycles that generates the 1-dimensional $(\mathbb{Z}_2)$-homology classes) of an undirected graph cellularly embedded on a surface. The problems are closely related, because the minimum cycle basis of a graph contains its minimum homology basis, and the minimum homology basis of the 1-skeleton of any graph is exactly its minimum cycle basis. For the minimum cycle basis problem, we give a deterministic $O(n^ω + 2^{2g} n^2 + m)$-time algorithm for graphs cellularly embedded on an orientable surface of genus $g$. Prior to this work, the best known algorithms for surface-embedded graphs were those for general graphs: an $O(m^ω)$-time Monte Carlo algorithm and a deterministic $O(nm^2/\log n + n^2m)$-time algorithm. For the minimum homology basis problem, we give a deterministic $O((g + b)^3n\log n + m)$-time algorithm for graphs cellularly embedded on an orientable or non-orientable surface of genus $g$ with $b$ boundary components, improving on existing algorithms for many values of $g$ and $n$. The algorithm assumes that shortest paths are unique; this assumption can be avoided by either using random perturbations of the edge weights guaranteeing a high probability of success or by deterministic means at a cost of an $O(\log n)$ factor increase in running time.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».