Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we study asymmetric Ramsey properties of the random graph $G_{n,p}$ . Let $r \in \mathbb{N}$ and $H_1, \ldots, H_r$ be graphs. We write $G_{n,p} \to (H_1, \ldots, H_r)$ to denote the property that whenever we colour the edges of $G_{n,p}$ with colours from the set $[r] \,{:\!=}\, \{1, \ldots, r\}$ there exists $i \in [r]$ and a copy of $H_i$ in $G_{n,p}$ monochromatic in colour $i$ . There has been much interest in determining the asymptotic threshold function for this property. In several papers, Rödl and Ruciński determined a threshold function for the general symmetric case; that is, when $H_1 = \cdots = H_r$ . A conjecture of Kohayakawa and Kreuter from 1997, if true, would fully resolve the asymmetric problem. Recently, the $1$ -statement of this conjecture was confirmed by Mousset, Nenadov and Samotij. Building on work of Marciniszyn, Skokan, Spöhel and Steger from 2009, we reduce the $0$ -statement of Kohayakawa and Kreuter’s conjecture to a certain deterministic subproblem. To demonstrate the potential of this approach, we show this subproblem can be resolved for almost all pairs of regular graphs. This therefore resolves the $0$ -statement for all such pairs of graphs.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».