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Enregistrement W4224903069 · doi:10.48550/arxiv.2204.00093

The Spectrum of Triangle-free Graphs

2022· preprint· en· W4224903069 sur OpenAlexfundno aff
József Balogh, Felix Christian Clemen, Bernard Lidický, Sergey Norin, Jan Volec

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGraph theory and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignGrantová Agentura České RepublikyNational Science Foundation
Mots-clésCombinatoricsMathematicsConjectureBipartite graphVertex (graph theory)Upper and lower boundsEigenvalues and eigenvectorsGraphDiscrete mathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Denote by $q_n(G)$ the smallest eigenvalue of the signless Laplacian matrix of an $n$-vertex graph $G$. Brandt conjectured in 1997 that for regular triangle-free graphs $q_n(G) \leq \frac{4n}{25}$. We prove a stronger result: If $G$ is a triangle-free graph then $q_n(G) \leq \frac{15n}{94}< \frac{4n}{25}$. Brandt's conjecture is a subproblem of two famous conjectures of Erdős: (1) Sparse-Half-Conjecture: Every $n$-vertex triangle-free graph has a subset of vertices of size $\lceil\frac{n}{2}\rceil$ spanning at most $n^2/50$ edges. (2) Every $n$-vertex triangle-free graph can be made bipartite by removing at most $n^2/25$ edges. In our proof we use linear algebraic methods to upper bound $q_n(G)$ by the ratio between the number of induced paths with 3 and 4 vertices. We give an upper bound on this ratio via the method of flag algebras.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,754

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 ouverte0,0020,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,107 · 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
Publié2022
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