Exact values and improved bounds on $k$-neighborly families of boxes
Notice bibliographique
Résumé
A finite family $\mathcal{F}$ of $d$-dimensional convex polytopes is called $k$-neighborly if $d-k\le\textup{dim}(C\cap C')\le d-1$ for any two distinct members $C,C'\in\mathcal{F}$. In 1997, Alon initiated the study of the general function $n(k,d)$, which is defined to be the maximum size of $k$-neighborly families of standard boxes in $\mathbb{R}^{d}$. Based on a weighted count of vectors in $\{0,1\}^{d}$, we improve a recent upper bound on $n(k,d)$ by Alon, Grytczuk, Kisielewicz, and Przesławski for any positive integers $d$ and $k$ with $d\ge k+2$. In particular, when $d$ is sufficiently large and $k\ge 0.123d$, our upper bound on $n(k,d)$ improves the bound $\sum_{i=1}^{k}2^{i-1}\binom{d}{i}+1$ shown by Huang and Sudakov exponentially. Furthermore, we determine that $n(2,4)=9$, $n(3,5)=18$, $n(3,6)=27$, $n(4,6)=37$, $n(5,7)=74$, and $n(6,8)=150$. The stability result of Kleitman's isodiametric inequality plays an important role in the proofs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».