Efficient Computation of the Large Inductive Dimension Using Order- and Graph-theoretic Means
Notice bibliographique
Résumé
Finite topological spaces and their dimensions have many applications in computer science, e.g., in digital topology, computer graphics and the analysis and synthesis of digital images. Georgiou et. al. [11] provided a polynomial algorithm for computing the covering dimension dim( X; 𝒯) of a finite topological space (X; 𝒯). In addition, they asked whether algorithms of the same complexity for computing the small inductive dimension ind( X; 𝒯) and the large inductive dimension Ind( X; 𝒯) can be developed. The first problem was solved in a previous paper [4]. Using results of the that paper, we also solve the second problem in this paper. We present a polynomial algorithm for Ind( X; 𝒯), so that there are now efficient algorithms for the three most important notions of a dimension in topology. Our solution reduces the computation of Ind( X; 𝒯), where the specialisation pre-order of ( X; 𝒯) is taken as input, to the computation of the maximal height of a specific class of directed binary trees within the partially ordered set. For the latter an efficient algorithm is presented that is based on order- and graph-theoretic ideas. Also refinements and variants of the algorithm are discussed.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».