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Enregistrement W4242064191 · doi:10.1002/rsa.20279

Asymptotic random graph intuition for the biased connectivity game

2009· article· en· W4242064191 sur OpenAlexaff
Heidi Gebauer, Tibor Szabó

Notice bibliographique

RevueRandom Structures and Algorithms · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComplexity and Algorithms in Graphs
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsIntuitionRandom graphMathematicsGraphDiscrete mathematicsMathematical economicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study biased Maker/Breaker games on the edges of the complete graph, as introduced by Chvátal and Erdős. We show that Maker, occupying one edge in each of his turns, can build a spanning tree, even if Breaker occupies b ≤ (1 − o(1)) · $ {n \over \ln n} $ edges in each turn. This improves a result of Beck, and is asymptotically best possible as witnessed by the Breaker‐strategy of Chvátal and Erdős. We also give a strategy for Maker to occupy a graph with minimum degree c (where c = c(n) is a slowly growing function of n) while playing against a Breaker who takes b ≤ (1 − o(1)) · $ {n \over \ln n} $ edges in each turn. This result improves earlier bounds by Krivelevich and Szabó. Both of our results support the surprising random graph intuition: the threshold bias is asymptotically the same for the game played by two “clever” players and the game played by two “random” players. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Random Struct. Alg., 2009

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations52
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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