Notice bibliographique
Résumé
A bipartite graph is called bipancyclic if it contains cycles of every even length from four up to the number of vertices in the graph. A theorem of Schmeichel and Mitchem states that for $n \geqslant 4$, every balanced bipartite graph on $2n$ vertices in which each vertex in one color class has degree greater than $\frac{n}{2}$ and each vertex in the other color class has degree at least $\frac{n}{2}$ is bipancyclic. We prove a generalization of this theorem in the setting of graph transversals. Namely, we show that given a family $\mathcal{G}$ of $2n$ bipartite graphs on a common set $X$ of $2n$ vertices with a common balanced bipartition, if each graph of $\mathcal G$ has minimum degree greater than $\frac{n}{2}$ in one color class and minimum degree at least $\frac{n}{2}$ in the other color class, then there exists a cycle on $X$ of each even length $4 \leqslant \ell \leqslant 2n$ that uses at most one edge from each graph of $\mathcal G$. We also show that given a family $\mathcal G$ of $n$ bipartite graphs on a common set $X$ of $2n$ vertices meeting the same degree conditions, there exists a perfect matching on $X$ that uses exactly one edge from each graph of $\mathcal G$.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».