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Enregistrement W3037312983 · doi:10.1002/jgt.22849

Flexible list colorings in graphs with special degeneracy conditions

2022· article· en· W3037312983 sur OpenAlexafffund
Peter Bradshaw, Tomáš Masařík, Ladislav Stacho

Notice bibliographique

RevueJournal of Graph Theory · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser UniversityEuropean CommissionUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésDegeneracy (biology)CombinatoricsTreewidthMathematicsList coloringPlanar graphGraphDiscrete mathematics1-planar graphChordal graphDegree (music)Indifference graphPathwidthGraph powerLine graph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For a given , we say that a graph is ‐ flexibly ‐ choosable if the following holds: for any assignment of color lists of size on , if a preferred color from a list is requested at any set of vertices, then at least of these requests are satisfied by some ‐coloring. We consider the question of flexible choosability in several graph classes with certain degeneracy conditions. We characterize the graphs of maximum degree that are ‐flexibly ‐choosable for some , which answers a question of Dvořák Norin, and Postle [List coloring with requests, JGT 2019]. In particular, we show that for any , any graph of maximum degree that is not isomorphic to is ‐flexibly ‐choosable. Our fraction of is within a constant factor of being the best possible. We also show that graphs of treewidth 2 are ‐flexibly 3‐choosable, answering a question of Choi et al. [Flexibility of planar graphs‐sharpening the tools to get lists of size four, DAM 2022], and we give conditions for list assignments by which graphs of treewidth are ‐flexibly ‐choosable. We show furthermore that graphs of treedepth are ‐flexibly ‐choosable. Finally, we introduce a notion of flexible degeneracy , which strengthens flexible choosability, and we show that apart from a well‐understood class of exceptions, 3‐connected nonregular graphs of maximum degree are flexibly ‐degenerate.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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