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Enregistrement W3138705837 · doi:10.48550/arxiv.2103.13501

The combinatorial game nofil played on Steiner Triple Systems

2021· preprint· en· W3138705837 sur OpenAlexaff
Melissa A. Huggan, Svenja Huntemann, Brett Stevens

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Games
Établissements canadiensCarleton UniversityConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypergraphGraphCombinatoricsNode (physics)MathematicsComputer scienceSteiner systemDiscrete mathematicsComplete graphTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce an impartial combinatorial game on Steiner triple systems called Nofil. Players move alternately, choosing points of the triple system. If a player is forced to fill a block on their turn, they lose. We explore the play of Nofil on all Steiner triple systems up to order 15 and a sampling for orders 19, 21, and 25. We determine the optimal strategies by computing the nim-values for each game and its subgames. The game Nofil can be thought of in terms of play on a corresponding hypergraph. As game play progresses, the hypergraph shrinks and will eventually be equivalent to playing the game Node Kayles on an isomorphic graph. Node Kayles is well studied and understood. Motivated by this, we study which Node Kayles positions can be reached, i.e. embedded into a Steiner triple system. We prove necessary conditions and sufficient conditions for the existence of such graph embeddings and conclude that the complexity of determining the outcome of the game Nofil on Steiner triple systems is PSPACE-complete.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,123 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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