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Enregistrement W2971434485 · doi:10.1109/focs.2019.00069

Truly Optimal Euclidean Spanners

2019· article· en· W2971434485 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpannerCombinatoricsEuclidean geometryDimension (graph theory)Euclidean spaceMathematicsGreedy algorithmInverseEuclidean distanceDiscrete mathematicsComputer scienceAlgorithmGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Euclidean spanners are important geometric structures, having found numerous applications over the years. Cornerstone results in this area from the late 80s and early 90s state that for any d-dimensional n-point Euclidean space, there exists a (1+ε) -spanner with O(nε^-d+1) edges and lightness (normalized weight) O(ε^-2d)^1. Surprisingly, the fundamental question of whether or not these dependencies on ε and d for small d can be improved has remained elusive, even for d = 2. This question naturally arises in any application of Euclidean spanners where precision is a necessity (thus ε is tiny). In the most extreme case ε is inverse polynomial in n, and then one could potentially improve the size and lightness bounds by factors that are polynomial in n. The state-of-the-art bounds O(nε^-d+1) and O(ε^-2d) on the size and lightness of spanners are realized by the greedy spanner. In 2016, Filtser and Solomon [25] proved that, in low dimensional spaces, the greedy spanner is “near-optimal''; informally, their result states that the greedy spanner for dimension d is just as sparse and light as any other spanner but for dimension larger by a constant factor. Hence the question of whether the greedy spanner is truly optimal remained open to date. The contribution of this paper is two-fold. 1) We resolve these longstanding questions by nailing down the exact dependencies on ε and d and showing that the greedy spanner is truly optimal. Specifically, for any d= O(1), ε = Ω(n^-1/d-1): • We show that any (1+ε) -spanner must have Ω(nε^-d+1) edges, implying that the greedy (and other) spanners achieve the optimal size. • We show that any (1+ε) -spanner must have lightness Ω(ε^-d), and then improve the upper bound on the lightness of the greedy spanner from O(ε^-2d) to Õ_ε (ε^-d). 2) We then complement our negative result for the size of spanners with a rather counterintuitive positive result: Steiner points lead to a quadratic improvement in the size of spanners! Our bound for the size of Steiner spanners is tight as well (up to lower-order terms).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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

En bref

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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