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Enregistrement W3194363807 · doi:10.48550/arxiv.2108.07692

An Extension of the Erd\H{o}s-Ko-Rado Theorem to uniform set partitions

2021· preprint· en· W3194363807 sur OpenAlexaff
Karen Meagher, Mahsa N. Shirazi, Brett Stevens

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueLimits and Structures in Graph Theory
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartition (number theory)CombinatoricsMathematicsExtension (predicate logic)Block (permutation group theory)Discrete mathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A $(k,\\ell)$-partition is a set partition which has $\\ell$ blocks each of\nsize $k$. Two uniform set partitions $P$ and $Q$ are said to be partially\n$t$-intersecting if there exist blocks $P_{i}$ in $P$ and $Q_{j}$ in $Q$ such\nthat $\\left| P_{i} \\cap Q_{j} \\right|\\geq t$. In this paper we prove a version\nof the Erd\\H{o}s-Ko-Rado theorem for partially $2$-intersecting\n$(k,\\ell)$-partitions. In particular, we show for $\\ell$ sufficiently large,\nthe set of all $(k,\\ell)$-partitions in which a block contains a fixed pair is\nthe largest set of 2-partially intersecting $(k,\\ell)$-partitions. For for\n$k=3$, we show this result holds for all $\\ell$.\n

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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,130 · 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

Citations0
Publié2021
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