Adjacency matrices of random digraphs: singularity and\n anti-concentration
Notice bibliographique
Résumé
Let ${\\mathcal D}_{n,d}$ be the set of all $d$-regular directed graphs on $n$\nvertices. Let $G$ be a graph chosen uniformly at random from ${\\mathcal\nD}_{n,d}$ and $M$ be its adjacency matrix. We show that $M$ is invertible with\nprobability at least $1-C\\ln^{3} d/\\sqrt{d}$ for $C\\leq d\\leq cn/\\ln^2 n$,\nwhere $c, C$ are positive absolute constants. To this end, we establish a few\nproperties of $d$-regular directed graphs. One of them, a Littlewood-Offord\ntype anti-concentration property, is of independent interest. Let $J$ be a\nsubset of vertices of $G$ with $|J|\\approx n/d$. Let $\\delta_i$ be the\nindicator of the event that the vertex $i$ is connected to $J$ and define\n$\\delta = (\\delta_1, \\delta_2, ..., \\delta_n)\\in \\{0, 1\\}^n$. Then for every\n$v\\in\\{0,1\\}^n$ the probability that $\\delta=v$ is exponentially small. This\nproperty holds even if a part of the graph is "frozen".\n
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 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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».