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Enregistrement W4283011735 · doi:10.1137/21m1417077

Robust Connectivity of Graphs on Surfaces

2022· article· en· W4283011735 sur OpenAlexafffund
Peter Bradshaw, Tomáš Masařík, Jana Novotná, Ladislav Stacho

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Discrete Mathematics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniwersytet Warszawski
Mots-clésCombinatoricsMathematicsVertex (graph theory)LambdaDiscrete mathematicsDegeneracy (biology)Dominating setTree (set theory)ArboricitySpanning treeInvariant (physics)GraphPlanar graph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let $\Lambda(T)$ denote the set of leaves in a tree $T$. One natural problem is to look for a spanning tree $T$ of a given graph $G$ such that $\Lambda(T)$ is as large as possible. This problem is called maximum leaf number, and it is a well-known NP-hard problem. Equivalently, the same problem can be formulated as the minimum connected dominating set problem, where the task is to find a smallest subset of vertices $D\subseteq V(G)$ such that every vertex of $G$ is in the closed neighborhood of $D$. Throughout recent decades, these two equivalent problems have received considerable attention, ranging from pure graph theoretic questions to practical problems related to the construction of wireless networks. Recently, a similar but stronger notion was defined by Bradshaw, Masařík, and Stacho [ Flexible list colorings in graphs with special degeneracy conditions, in Proceedings of the 31st International Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC 2020), LIPIcs. Leibniz Int. Proc. Inform. 181, Schloss Dagstuhl. Leibniz-Zent. Inform., Wadern, 2020, article 31]. They introduced a new invariant for a graph $G$, called the robust connectivity and written as $\kappa_\rho(G)$, defined as the minimum value $\frac{|R \cap \Lambda (T)|}{|R|}$ taken over all nonempty subsets $R\subseteq V(G)$, where $T = T(R)$ is a spanning tree on $G$ chosen to maximize $|R \cap \Lambda(T)|$. Large robust connectivity was originally used to show flexible choosability in nonregular graphs. In this paper, we investigate some interesting properties of robust connectivity for graphs embedded in surfaces. We prove a tight asymptotic bound of $\Omega(\gamma^{-\frac{1}{r}})$ for the robust connectivity of $r$-connected graphs of Euler genus $\gamma$. Moreover, we give a surprising connection between the robust connectivity of graphs with an edge-maximal embedding in a surface and the surface connectivity of that surface, which describes to what extent large induced subgraphs of embedded graphs can be cut out from the surface without splitting the surface into multiple parts. For planar graphs, this connection provides an equivalent formulation of a long-standing conjecture of Albertson and Berman [ A conjecture on planar graphs, in Graph Theory and Related Topics, Academic Press, San Diego, CA, 1979, p. 57], which states that every planar graph on $n$ vertices contains an induced forest of size at least $n/2$.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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