A $4/3$-Approximation Algorithm for the Minimum $2$-Edge Connected Multisubgraph Problem in the Half-Integral Case
Notice bibliographique
Résumé
Given a connected undirected graph $\bar{G}$ on $n$ vertices, and non-negative edge costs $c$, the 2ECM problem is that of finding a $2$-edge~connected spanning multisubgraph of $\bar{G}$ of minimum cost. The natural linear program (LP) for 2ECM, which coincides with the subtour LP for the Traveling Salesman Problem on the metric closure of $\bar{G}$, gives a lower bound on the optimal cost. For instances where this LP is optimized by a half-integral solution $x$, Carr and Ravi (1998) showed that the integrality gap is at most $\frac43$: they show that the vector $\frac43 x$ dominates a convex combination of incidence vectors of $2$-edge connected spanning multisubgraphs of $\bar{G}$. We present a simpler proof of the result due to Carr and Ravi by applying an extension of Lovász's splitting-off theorem. Our proof naturally leads to a $\frac43$-approximation algorithm for half-integral instances. Given a half-integral solution $x$ to the LP for 2ECM, we give an $O(n^2)$-time algorithm to obtain a $2$-edge connected spanning multisubgraph of $\bar{G}$ whose cost is at most $\frac43 c^T x$.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».