Deterministic Independent Sets in the Semi-Streaming Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We consider the independent set problem in the semi-streaming model. For any input graph G = (V, E) with n vertices, an independent set is a set of vertices with no edges between any two elements. In the semi-streaming model, G is presented as a stream of edges and any algorithm must use Õ(n) bits of memory to output a large independent set at the end of the stream. Prior work has designed various semi-streaming algorithms for finding independent sets. Due to the hardness of finding maximum and maximal independent sets in the semi-streaming model, the focus has primarily been on finding independent sets in terms of certain parameters, such as the maximum degree Δ. In particular, there is a simple randomized algorithm that obtains independent sets of size n/(Δ+1) in expectation, which can also be achieved with high probability using more complicated algorithms. For deterministic algorithms, the best bounds are significantly weaker. The best we know is a straightforward algorithm that finds an Ω̃(n/(Δ²)) size independent set. We show that this straightforward algorithm is nearly optimal by proving that any deterministic semi-streaming algorithm can only output an Õ(n/(Δ²)) size independent set. Our result proves a strong separation between the power of deterministic and randomized semi-streaming algorithms for the independent set problem.
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.
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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle