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Enregistrement W3136071702 · doi:10.5555/2722129.2722235

Compatible connectivity-augmentation of planar disconnected graphs

2015· article· en· W3136071702 sur OpenAlexaff
Greg Aloupis, Luis Barba, Paz Carmi, Vida Dujmović, Fabrizio Frati, Pat Morin

Notice bibliographique

RevueSymposium on Discrete Algorithms · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsPlanar graphVertex (graph theory)Upper and lower boundsPlanarMorphingMathematicsGraphVertex connectivityDiscrete mathematicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by applications to graph morphing, we consider the following compatible connectivity-augmentation problem: We are given a labelled n-vertex planar graph, G, that has r ≥ 2 connected components, and k ≥ 2 isomorphic planar straight-line drawings, G1, . . ., Gk, of G. We wish to augment G by adding vertices and edges to make it connected in such a way that these vertices and edges can be added to G1, . . ., Gk as points and straight-line segments, respectively, to obtain k planar straight-line drawings isomorphic to the augmentation of G. We show that adding Θ(nr1-1/k) edges and vertices to G is always sufficient and sometimes necessary to achieve this goal. The upper bound holds for all r ∈ {2, . . ., n} and k ≥ 2 and is achievable by an algorithm whose running time is O(nr1-1/k) for k = O(1) and whose running time is O(kn2) for general values of k. The lower bound holds for all r ∈ {2, . . ., n/4} and k ≥ 2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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