Typical structure of hereditary graph families. II. Exotic examples
Notice bibliographique
Résumé
A graph $G$ is $H$-free if it does not contain an induced subgraph isomorphic to $H$. The study of the typical structure of $H$-free graphs was initiated by Erdős, Kleitman and Rothschild, who have shown that almost all $C_3$-free graphs are bipartite. Since then the typical structure of $H$-free graphs has been determined for several families of graphs $H$, including complete graphs, trees and cycles. Recently, Reed and Scott proposed a conjectural description of the typical structure of $H$-free graphs for all graphs $H$, which extends all previously known results in the area. We construct an infinite family of graphs for which the Reed-Scott conjecture fails, and use the methods we developed in the prequel paper to describe the typical structure of $H$-free graphs for graphs $H$ in this family. Using similar techniques, we construct an infinite family of graphs $H$ for which the maximum size of a homogenous set in a typical $H$-free graph is sublinear in the number of vertices, answering a question of Loebl et al. and Kang et al.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».