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Enregistrement W4287665957 · doi:10.48550/arxiv.2009.07932

On Weak Flexibility in Planar Graphs

2020· preprint· en· W4287665957 sur OpenAlexfundno aff
Bernard Lidický, Tomáš Masařík, Kyle Murphy, Shira Zerbib

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionIowa State UniversitySimon Fraser UniversityNational Science Foundation
Mots-clésCombinatoricsVertex (graph theory)MathematicsPlanar graphGraphList coloringDiscrete mathematicsClass (philosophy)Computer scienceGraph powerLine graphArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, Dvořák, Norin, and Postle introduced flexibility as an extension of list coloring on graphs [JGT 19']. In this new setting, each vertex $v$ in some subset of $V(G)$ has a request for a certain color $r(v)$ in its list of colors $L(v)$. The goal is to find an $L$ coloring satisfying many, but not necessarily all, of the requests. The main studied question is whether there exists a universal constant $ε>0$ such that any graph $G$ in some graph class $\mathcal{C}$ satisfies at least $ε$ proportion of the requests. More formally, for $k > 0$ the goal is to prove that for any graph $G \in \mathcal{C}$ on vertex set $V$, with any list assignment $L$ of size $k$ for each vertex, and for every $R \subseteq V$ and a request vector $(r(v): v\in R, ~r(v) \in L(v))$, there exists an $L$-coloring of $G$ satisfying at least $ε|R|$ requests. If this is true, then $\mathcal{C}$ is called $ε$-flexible for lists of size $k$. Choi et al. [arXiv 20'] introduced the notion of weak flexibility, where $R = V$. We further develop this direction by introducing a tool to handle weak flexibility. We demonstrate this new tool by showing that for every positive integer $b$ there exists $ε(b)>0$ so that the class of planar graphs without $K_4, C_5 , C_6 , C_7, B_b$ is weakly $ε(b)$-flexible for lists of size $4$ (here $K_n$, $C_n$ and $B_n$ are the complete graph, a cycle, and a book on $n$ vertices, respectively). We also show that the class of planar graphs without $K_4, C_5 , C_6 , C_7, B_5$ is $ε$-flexible for lists of size $4$. The results are tight as these graph classes are not even 3-colorable.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0030,009
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,122 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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