Improved bounds for the triangle case of Aharoni's rainbow generalization of the Caccetta-Häggkvist conjecture
Notice bibliographique
Résumé
For a digraph $G$ and $v \in V(G)$, let $δ^+(v)$ be the number of out-neighbors of $v$ in $G$. The Caccetta-Häggkvist conjecture states that for all $k \ge 1$, if $G$ is a digraph with $n = |V(G)|$ such that $δ^+(v) \ge k$ for all $v \in V(G)$, then $G$ contains a directed cycle of length at most $\lceil n/k \rceil$. Aharoni proposed a generalization of this conjecture, that a simple edge-colored graph on $n$ vertices with $n$ color classes, each of size at least $k$, has a rainbow cycle of length at most $\lceil n/k \rceil$. Let us call $(α, β)$ \emph{triangular} if every simple edge-colored graph on $n$ vertices with at least $αn$ color classes, each with at least $βn$ edges, has a rainbow triangle. Aharoni, Holzman, and DeVos showed the following: $(9/8,1/3)$ is triangular; $(1,2/5)$ is triangular. In this paper, we improve those bounds, showing the following: $(1.1077,1/3)$ is triangular; $(1,0.3988)$ is triangular. Our methods give results for infinitely many pairs $(α, β)$, including $β< 1/3$; we show that $(1.3481,1/4)$ is triangular.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».