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Enregistrement W4213085510 · doi:10.1002/jgt.20435

Crossing numbers of imbalanced graphs

2009· article· en· W4213085510 sur OpenAlexafffund
János Pach, József Solymosi, Gábor Tardos

Notice bibliographique

RevueJournal of Graph Theory · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHungarian Scientific Research FundCity University of New YorkNational Science Foundation
Mots-clésCombinatoricsMathematicsCrossing number (knot theory)Lemma (botany)Upper and lower boundsGraphConstant (computer programming)Discrete mathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The crossing number , cr( G ), of a graph G is the least number of crossing points in any drawing of G in the plane. According to the Crossing Lemma of M. Ajtai, V. Chvátal, M. Newborn, E. Szemerédi, Theory and Practice of Combinatorics, North‐Holland, Amsterdam, New York, 1982, pp. 9–12 and F. T. Leighton, Complexity Issues in VLSI, MIT Press, Cambridge, 1983, the crossing number of any graph with n vertices and e >4 n edges is at least constant times e 3 / n 2 . Apart from the value of the constant, this bound cannot be improved. We establish some stronger lower bounds under the assumption that the distribution of the degrees of the vertices is irregular. In particular, we show that if the degrees of the vertices are d 1 ⩾ d 2 ⩾···⩾ d n , then the crossing number satisfies with , and that this bound is tight apart from the values of the constants c 1 , c 2 >0. Some applications are also presented. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Graph Theory 64: 12–21, 2010

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,221

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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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