Spanning Properties of Yao and đ-Graphs in the Presence of Constraints
Notice bibliographique
Résumé
We present improved upper bounds on the spanning ratio of constrained [Formula: see text]-graphs with at least 6 cones and constrained Yao-graphs with 5 or at least 7 cones. Given a set of points in the plane, a Yao-graph partitions the plane around each vertex into [Formula: see text] disjoint cones, each having aperture [Formula: see text], and adds an edge to the closest vertex in each cone. Constrained Yao-graphs have the additional property that no edge properly intersects any of the given line segment constraints. Constrained [Formula: see text]-graphs are similar to constrained Yao-graphs, but use a different method to determine the closest vertex. We present tight bounds on the spanning ratio of a large family of constrained [Formula: see text]-graphs. We show that constrained [Formula: see text]-graphs with [Formula: see text] ([Formula: see text] and integer) cones have a tight spanning ratio of [Formula: see text], where [Formula: see text] is [Formula: see text]. We also present improved upper bounds on the spanning ratio of the other families of constrained [Formula: see text]-graphs. These bounds match the current upper bounds in the unconstrained setting. We also show that constrained Yao-graphs with an even number of cones ([Formula: see text]) have spanning ratio at most [Formula: see text] and constrained Yao-graphs with an odd number of cones ([Formula: see text]) have spanning ratio at most [Formula: see text]. As is the case with constrained [Formula: see text]-graphs, these bounds match the current upper bounds in the unconstrained setting, which implies that like in the unconstrained setting using more cones can make the spanning ratio worse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complÚte
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modÚle 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 distillĂ© par catĂ©gorie (deux tĂȘtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| MĂ©tarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Ătudes des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modÚle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux tĂȘtes enseignantes du modĂšle Ă©tudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catĂ©gorie, et le statut de validation accompagne chaque rangĂ©e tel quel.
Scores de référence d'un modÚle non mature (critÚres 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 validĂ©ePrĂ©diction automatique; un appel candidat dâune seule source (Gemma direct ou Codex distillĂ©), pas un consensus.
Le détail, modÚle par modÚle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».