Notice bibliographique
Résumé
<p>Graph burning studies how fast a contagion, modelled as a set of fires, spreads in a graph. The burning process takes place in discrete time-steps, or rounds. In each round, a fire breaks out at a given node (or vertex), thus burning it. Between rounds, fires from burning nodes spread to adjacent nodes. The burning number of a graph G, denoted b(G), is the minimum number of rounds necessary for every node of G to burn. We consider b(Gm,n), where Gm,n is the m × n Cartesian grid. For m = ω( √ n), the asymptotic value of b(Gm,n) was determined, but only the growth rate of b(Gm,n) was investigated in the case m = O( √ n). Accordingly, we provide new explicit bounds on b(Gc √ n,n) for valid c > 0. Graph burning is analogous to a pebble game, which typically involves the placement of pebbles on nodes of a graph. Burning of a node is comparable to a pebbling step (or pebbling move): the removal of two pebbles from a node, where one of the removed pebbles is placed on an adjacent node while the other is discarded. In a certain pebble game iii variant (discussed in Section 1.7), the existence of a winning strategy has an interesting characterization: expressibility of the relevant constraint satisfaction problem (or CSP) in the logic programming language Datalog. If a structure with a non-empty domain is restricted to relation symbols only, then we call that structure a template. We show that the CSP for any finite template admitting terms of the weak J ́onsson type has a property known as bounded pathwidth duality. This implies the expressibility of the complement CSP in linear Datalog, and places the CSP in NL.</p> <p><br></p>
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».