More on total monochromatic connection of graphs.
Notice bibliographique
Résumé
A graph is said to be {\it total-colored} if all the edges and the vertices of the graph are colored. A total-coloring of a graph is a {\it total monochromatically-connecting coloring} ({\it TMC-coloring}, for short) if any two vertices of the graph are connected by a path whose edges and internal vertices on the path have the same color. For a connected graph $G$, the {\it total monochromatic connection number}, denoted by $tmc(G)$, is defined as the maximum number of colors used in a TMC-coloring of $G$. Note that a TMC-coloring does not exist if $G$ is not connected, in which case we simply let $tmc(G)=0$. In this paper, we first characterize all graphs of order $n$ and size $m$ with $tmc(G)=3,4,5,6,m+n-2,m+n-3$ and $m+n-4$, respectively. Then we determine the threshold function for a random graph to have $tmc(G)\geq f(n)$, where $f(n)$ is a function satisfying $1\leq f(n)<\frac{1}{2}n(n-1)+n$. Finally, we show that for a given connected graph $G$, and a positive integer $L$ with $L\leq m+n$, it is NP-complete to decide whether $tmc(G)\geq L$.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».