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Enregistrement W2970343152 · doi:10.20382/jocg.v10i2a3

Orthogonal Terrain Guarding is NP-complete

2019· article· en· W2970343152 sur OpenAlexvenueno aff
Édouard Bonnet, Panos Giannopoulos

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Geometry (Carleton University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésTerrainCombinatoricsVertex (graph theory)MathematicsOrder (exchange)Monotone polygonAlgorithmGeometryGraphGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A terrain is an x-monotone polygonal curve, that is, every vertical line crosses the curve at most once. In the Terrain Guarding problem, a special case of the famous art gallery problem, one has to place at most $k$ guards on the vertices of a $n$-vertex terrain, in order to fully see it. In 2010, King and Krohn showed that Terrain Guarding is NP-hard [SODA '10, SIAM J. Comput. '11] thereby solving a long-standing open question. They observe that their proof does not settle the complexity of Orthogonal Terrain Guarding where the terrain only consists of horizontal or vertical segments; those terrains are called rectilinear or orthogonal. Recently, Ashok et al. [SoCG'17] presented an FPT algorithm running in time $k^{O(k)}n^{O(1)}$ for Dominating Set in the visibility graphs of rectilinear terrains without 180-degree vertices. They ask if Orthogonal Terrain Guarding is in P or NP-hard. In the same paper, they give a subexponential-time algorithm running in $n^{O(\sqrt n)}$ (actually even $n^{O(\sqrt k)}$) for the general Terrain Guarding and notice that the hardness proof of King and Krohn only disproves a running time $2^{o(n^{1/4})}$ under the ETH. Hence, there is a significant gap between their $2^{O(n^{1/2} \log n)}$-algorithm and the no $2^{o(n^{1/4})}$ ETH-hardness implied by King and Krohn's result. In this paper, we adapt the gadgets of King and Krohn to rectilinear terrains in order to prove that even Orthogonal Terrain Guarding is NP-complete. Then, we show how to obtain an improved ETH lower bound of $2^{\Omega(n^{1/3})}$ by refining the quadratic reduction from Planar 3-SAT into a cubic reduction from 3-SAT. [In the conference version of this paper, we mistakenly claim a tighter lower bound.] This works for both Orthogonal Terrain Guarding and Terrain Guarding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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