A 21/16-Approximation for the Minimum 3-Path Partition Problem
Notice bibliographique
Résumé
The minimum k-path partition (Min-k-PP for short) problem targets to partition an input graph into the smallest number of paths, each of which has order at most k. We focus on the special case when k=3. Existing literature mainly concentrates on the exact algorithms for special graphs, such as trees. Because of the challenge of NP-hardness on general graphs, the approximability of the Min-3-PP problem attracts researchers' attention. The first approximation algorithm dates back about 10 years and achieves an approximation ratio of 3/2, which was recently improved to 13/9 and further to 4/3. We investigate the 3/2-approximation algorithm for the Min-3-PP problem and discover several interesting structural properties. Instead of studying the unweighted Min-3-PP problem directly, we design a novel weight schema for l-paths, l in {1, 2, 3}, and investigate the weighted version. A greedy local search algorithm is proposed to generate a heavy path partition. We show the achieved path partition has the least 1-paths, which is also the key ingredient for the algorithms with ratios 13/9 and 4/3. When switching back to the unweighted objective function, we prove the approximation ratio 21/16 via amortized analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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.
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».