Notice bibliographique
Résumé
A covering path for a planar point set is a path drawn in the plane with straight-line edges such that every point lies at a vertex or on an edge of the path. A covering tree is defined analogously. Let $π(n)$ be the minimum number such that every set of $n$ points in the plane can be covered by a noncrossing path with at most $π(n)$ edges. Let $τ(n)$ be the analogous number for noncrossing covering trees. Dumitrescu, Gerbner, Keszegh, and Tóth (Discrete & Computational Geometry, 2014) established the following inequalities: \[\frac{5n}{9} - O(1) < π(n) < \left(1-\frac{1}{601080391}\right)n, \quad\text{and} \quad\frac{9n}{17} - O(1) < τ(n)\leqslant \left\lfloor\frac{5n}{6}\right\rfloor.\] We report the following improved upper bounds: \[π(n)\leqslant \left(1-\frac{1}{22}\right)n, \quad\text{and}\quad τ(n)\leqslant \left\lceil\frac{4n}{5}\right\rceil.\] In the same context we study rainbow polygons. For a set of colored points in the plane, a perfect rainbow polygon is a simple polygon that contains exactly one point of each color in its interior or on its boundary. Let $ρ(k)$ be the minimum number such that every $k$-colored point set in the plane admits a perfect rainbow polygon of size $ρ(k)$. Flores-Peñaloza, Kano, Martínez-Sandoval, Orden, Tejel, Tóth, Urrutia, and Vogtenhuber (Discrete Mathematics, 2021) proved that $20k/19 - O(1) <ρ(k) < 10k/7 + O(1).$ We report the improved upper bound $ρ(k)< 7k/5 + O(1)$. To obtain the improved bounds we present simple $O(n\log n)$-time algorithms that achieve paths, trees, and polygons with our desired number of edges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».