Recognizing <i>k</i> -Leaf Powers in Polynomial Time, for Constant <i>k</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A graph G is a k -leaf power if there exists a tree T whose leaf set is V ( G ), and such that uv ∈ E ( G ) if and only if the distance between u and v in T is at most k (and u ≠ v ). The graph classes of k -leaf powers have several applications in computational biology, but recognizing them has remained a challenging algorithmic problem for the past two decades. The best known result is that 6-leaf powers can be recognized in polynomial time. In this article, we present an algorithm that decides whether a graph G is a k -leaf power in time O ( n f(k) for some function f that depends only on k (but has the growth rate of a power tower function). Our techniques are based on the fact that either a k -leaf power has a corresponding tree of low maximum degree, in which case finding it is easy, or every corresponding tree has large maximum degree. In the latter case, large-degree vertices in the tree imply that G has redundant substructures which can be pruned from the graph. In addition to solving a long-standing open problem, it is our hope that the structural results presented in this work can lead to further results on k -leaf powers and related classes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle