Counting Short Cycles in Bipartite Graphs: A Fast Technique/Algorithm and a Hardness Result
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a new technique, based on the so-called breadth-first search algorithm, to count the short cycles of a bipartite graph. For a general bipartite graph with |V| nodes and girth g, our technique has a time complexity of O(|V|2Δ) to count g-cycles and (g + 2)-cycles, and a time complexity of O(|V|2Δ2) to count (g + 4)-cycles, where Δ is the maximum node degree in the graph. Moreover, for bi-regular bipartite graphs, the latter complexity is further reduced to O(|V|2Δ). Compared to the fastest known algorithm, which has a complexity O(g|V|2Δ2), the proposed method always has a lower complexity for counting g-cycles and (g + 2)-cycles. It also has a lower complexity for counting (g + 4)-cycles in bi-regular graphs and in scenarios where g is increased with the size of the graph. Related to the problem of counting short cycles, we also demonstrate, using a long-standing conjecture, that there is no algorithm with time complexity less than O(|V|2-2/1±i ) that can determine whether a given sparse bipartite graph has a cycle of length 4i. An important application of the results presented here is to count the short cycles of Tanner graphs of low-density parity-check (LDPC) codes.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».