MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296957141 · doi:10.4230/lipics.icalp.2023.15

Improved Approximation Algorithms by Generalizing the Primal-Dual Method Beyond Uncrossable Functions

2022· preprint· en· W4296957141 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComplexity and Algorithms in Graphs
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean Commission
Mots-clésApproximation algorithmMathematicsDual (grammatical number)Discrete mathematicsFunction (biology)CombinatoricsAlgorithmGraphClass (philosophy)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We address long-standing open questions raised by Williamson, Goemans, Vazirani and Mihail pertaining to the design of approximation algorithms for problems in network design via the primal-dual method (Combinatorica 15(3):435-454, 1995). Williamson et al. prove an approximation ratio of two for connectivity augmentation problems where the connectivity requirements can be specified by uncrossable functions. They state: "Extending our algorithm to handle non-uncrossable functions remains a challenging open problem. The key feature of uncrossable functions is that there exists an optimal dual solution which is laminar... A larger open issue is to explore further the power of the primal-dual approach for obtaining approximation algorithms for other combinatorial optimization problems." Our main result proves a 16-approximation ratio via the primal-dual method for a class of functions that generalizes the notion of an uncrossable function. There exist instances that can be handled by our methods where none of the optimal dual solutions have a laminar support. We present applications of our main result to three network-design problems. 1) A 16-approximation algorithm for augmenting the family of small cuts of a graph G. The previous best approximation ratio was O(log |V(G)|). 2) A 16⋅⌈k/u_min⌉-approximation algorithm for the Cap-k-ECSS problem which is as follows: Given an undirected graph G = (V,E) with edge costs c ∈ ℚ_{≥0}^E and edge capacities u ∈ ℤ_{≥0}^E, find a minimum cost subset of the edges F ⊆ E such that the capacity across any cut in (V,F) is at least k; u_min (respectively, u_max) denote the minimum (respectively, maximum) capacity of an edge in E, and w.l.o.g. u_max ≤ k. The previous best approximation ratio was min(O(log|V|), k, 2u_max). 3) A 20-approximation algorithm for the model of (p,2)-Flexible Graph Connectivity. The previous best approximation ratio was O(log|V(G)|), where G denotes the input graph.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,150 · 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