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Enregistrement W4316652490 · doi:10.1137/1.9781611977554.ch52

Gap-ETH-Tight Approximation Schemes for Red-Green-Blue Separation and Bicolored Noncrossing Euclidean Travelling Salesman Tours

2023· book-chapter· en· W4316652490 sur OpenAlexaff
François Dross, Krzysztof Fleszar, Karol Węgrzycki, Anna Zych-Pawlewicz

Notice bibliographique

RevueSociety for Industrial and Applied Mathematics eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesUniwersytet Warszawski
Mots-clésCombinatoricsEuclidean geometryTravelling salesman problemMathematicsPlane (geometry)Planar graphEuclidean distanceGraphAlgorithmGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study problems of connecting classes of points via noncrossing structures. Given a set of colored terminal points, we want to find a graph for each color that connects all terminals of its color with the restriction that no two graphs cross each other. We consider these problems both on the Euclidean plane and in planar graphs. On the algorithmic side, we give a Gap-ETH-tight EPTAS for the bicolored noncrossing travelling salesman tours problem as well as for the red-blue-green separation problem (in which we want to separate terminals of three colors with two noncrossing polygons of minimum length), both on the Euclidean plane. This improves the work of Arora and Chang (ICALP 2003) who gave a slower PTAS for the simpler red-blue separation problem. For the case of unweighted plane graphs, we also show a PTAS for the bicolored noncrossing travelling salesman tours problem. All these results are based on our new patching procedure that might be of independent interest. On the negative side, we show that the problem of connecting terminal pairs with noncrossing paths is NP-hard on the Euclidean plane, and that the problem of finding two noncrossing spanning trees is NP-hard in plane graphs.

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)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,009
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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