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Enregistrement W4224980430 · doi:10.4230/lipics.isaac.2022.56

Pursuit-Evasion in Graphs: Zombies, Lazy Zombies and a Survivor

2022· preprint· en· W4224980430 sur OpenAlexfundno aff
Prosenjit Bose, Jean-Lou De Carufel, Thomas C. Shermer

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCombinatoricsMathematicsTreewidthPlanar graphPathwidthClique-sumChordal graphVertex (graph theory)Discrete mathematicsGraph1-planar graphLine graph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study zombies and survivor, a variant of the game of cops and robber on graphs. In this variant, the single survivor plays the role of the robber and attempts to escape from the zombies that play the role of the cops. The zombies are restricted, on their turn, to always follow an edge of a shortest path towards the survivor. Let $z(G)$ be the smallest number of zombies required to catch the survivor on a graph $G$ with $n$ vertices. We show that there exist outerplanar graphs and visibility graphs of simple polygons such that $z(G) = Θ(n)$. We also show that there exist maximum-degree-$3$ outerplanar graphs such that $z(G) = Ω\left(n/\log(n)\right)$. Let $z_L(G)$ be the smallest number of lazy zombies (zombies that can stay still on their turn) required to catch the survivor on a graph $G$. We establish that lazy zombies are more powerful than normal zombies but less powerful than cops. We prove that $z_L(G) = 2$ for connected outerplanar graphs. We show that $z_L(G)\leq k$ for connected graphs with treedepth $k$. This result implies that $z_L(G)$ is at most $(k+1)\log n$ for connected graphs with treewidth $k$, $O(\sqrt{n})$ for connected planar graphs, $O(\sqrt{gn})$ for connected graphs with genus $g$ and $O(h\sqrt{hn})$ for connected graphs with any excluded $h$-vertex minor. Our results on lazy zombies still hold when an adversary chooses the initial positions of the zombies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,134 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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