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Enregistrement W2974476133 · doi:10.48550/arxiv.1909.07580

Design Theory and Some Non-simple Forbidden Configurations

2019· preprint· en· W2974476133 sur OpenAlexaff
R.P. Anstee, Farzin Barekat

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquegraph theory and CDMA systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColumn (typography)CombinatoricsPermutation (music)Matrix (chemical analysis)Simple (philosophy)MathematicsPermutation matrixPhysicsGeometryChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let 1_k 0_l denote the (k+l)\times 1 column of k 1's above l 0's. Let q. (1_k 0_l) $ denote the (k+l)xq matrix with q copies of the column 1_k0_l. A 2-design S_λ(2,3,v) can be defined as a vx(λ/3)\binom{v}{2} (0,1)-matrix with all column sums equal 3 and with no submatrix (λ+1).(1_20_0). Consider an mxn matrix A with all column sums in {3,4,... ,m-1}. Assume m is sufficiently large (with respect to λ) and assume that A has no submatrix which is a row permutation of (λ+1). (1_2 0_1). Then we show the number of columns in A is at most (λ)/3)\binom{m}{3} with equality for A being the columns of column sum 3 corresponding to the triples of a 2-design S_λ(2,3,m). A similar results holds for(λ+1). (1_2 0_2). Define a matrix to be simple if it is a (0,1)-matrix with no repeated columns. Given two matrices A, F, we define A to have F as a configuration if and only if some submatrix of A is a row and column permutation of F. Given m, let forb(m,q.(1_k 0_l)) denote the maximum number of possible columns in a simple m-rowed matrix which has no configuration q.(1_k 0_l). For m sufficiently large with respect to q, we compute exact values for forb(m,q.(1_1 0_1)), forb(m,q.(1_2 0_1)), forb(m,q.(1_2 0_2)). In the latter two cases, we use a construction of Dehon (1983) of simple triple systems S_λ(2,3,v) for λ>1. Moreover for l=1,2, simple mxforb(m,q.(1_2 0_l)) matrices with no configuration q.(1_2 0_l) must arise from simple 2-designs S_λ(2,3,m) of appropriate λ. The proofs derive a basic upper bound by a pigeonhole argument and then use careful counting and Turan's bound, for large m, to reduce the bound. For small m, the larger pigeonhole bounds are sometimes the exact bound. There are intermediate values of m for which we do not know the exact bound.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,438
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,122 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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