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Enregistrement W3086793159 · doi:10.7151/dmgt.2355

Efficient <i>(j, k)</i> -dominating functions

2020· article· en· W3086793159 sur OpenAlexaff
William F. Klostermeyer, Gary MacGillivray, Piri Farzaneh

Notice bibliographique

RevueDiscussiones Mathematicae Graph Theory · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquegraph theory and CDMA systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsCombinatoricsDominating setDiscrete mathematicsGraphVertex (graph theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For positive integers j and k, an efficient (j, k)-dominating function of a graph G = (V, E) is a function f: V → {0, 1, 2,..., j} such that the sum of function values in the closed neighbourhood of every vertex equals k. The relationship between the existence of efficient (j, k)-dominating functions and various kinds of efficient dominating sets is explored. It is shown that if a strongly chordal graph has an efficient (j, k)-dominating function, then it has an efficient dominating set. Further, every efficient (j, k)-dominating function of a strongly chordal graph can be expressed as a sum of characteristic functions of efficient dominating sets. For j < k there are strongly chordal graphs with an efficient dominating set but no efficient (j, k)-dominating function. The problem of deciding whether a given graph has an efficient (j, k)-dominating function is shown to be NP-complete for all positive integers j and k, and solvable in polynomial time for strongly chordal graphs when j = k. By taking j = 1 we obtain NP-completeness of the problem of deciding whether a given graph has an efficient k-tuple dominating set for any fixed positive integer k. Finally, we consider efficient (2, 2)-dominating functions of trees. We describe a new constructive characterization of the trees with an efficient dominating set and a constructive characterization of the trees with two different efficient dominating sets. A number of open problems and questions are stated throughout the work.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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