Reconfiguring vertex colourings of 2-trees
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.
Notice bibliographique
Résumé
Let H be a graph and let k ≥ χ(H) be an integer. The k-colouring graph of H, denoted Gk(H), is the graph whose vertex set consists of all proper k-vertex-colourings (or simply k-colourings) of H using colours {1, 2, …, k}; two vertices of Gk(H) are adjacent if and only if the corresponding k-colourings differ in colour on exactly one vertex of H. If Gk(H) has a Hamilton cycle, then H is said to have a Gray code of k-colourings, and the Gray code number of H is the least integer k0(H) such that Gk(H) has a Gray code of k-colourings for all k ≥ k0(H). Choo and MacGillivray determine the Gray code numbers of trees. We extend this result to 2-trees. A 2-tree is constructed recursively by starting with a complete graph on three vertices and connecting each new vertex to an existing clique on two vertices. We prove that if H is a 2-tree, then k0(H) = 4 unless H is isomorphic to the join of a tree T and a vertex u, where T is a star on at least three vertices, or the bipartition of T has two even parts; in these cases, k0(H) = 5.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études 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 modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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