Notice bibliographique
Résumé
While the problem of determining whether an embedding of a graph G in ℝ² is infinitesimally rigid is well understood, specifying whether a given embedding of G is rigid or not is still a hard task that usually requires ad hoc arguments. In this paper, we show that every embedding (not necessarily generic) of a dense enough graph (concretely, a graph with at least C₀n^{3/2}(log n)^β edges, for some absolute constants C₀>0 and β), which satisfies some very mild general position requirements (no three vertices of G are embedded to a common line), must have a subframework of size at least three which is rigid. For the proof we use a connection, established in Raz [Discrete Comput. Geom., 2017], between the notion of graph rigidity and configurations of lines in ℝ³. This connection allows us to use properties of line configurations established in Guth and Katz [Annals Math., 2015]. In fact, our proof requires an extended version of Guth and Katz result; the extension we need is proved by János Kollár in an Appendix to our paper. We do not know whether our assumption on the number of edges being Ω(n^{3/2}log n) is tight, and we provide a construction that shows that requiring Ω(n log n) edges is necessary.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».