Spanning Properties of Yao and đ-Graphs in the Presence of Constraints
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvĂ© un travail ne peut pas ĂȘtre vĂ©rifiĂ©e. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complÚte
Imitation des enseignantsNi prĂ©valence calibrĂ©e, ni vĂ©ritĂ© terrain. Validation humaine Ă venir. Apprise Ă partir de 10 348 Ă©tiquettes directes de Codex et de 10 348 Ă©tiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des tĂȘtes enseignantes seuillĂ©es; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des Ă©tiquettes humaines ni des Ă©tiquettes directes de modĂšles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| MĂ©tarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Ătudes 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 modÚle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle