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Enregistrement W4380876964 · doi:10.5817/cz.muni.eurocomb23-058

Cop number of random k-uniform hypergraphs

2023· article· en· W4380876964 sur OpenAlexafffund
Joshua Erde, Mihyun Kang, Florian Lehner, Bojan Mohar, Dominik Schmid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAustrian Science FundTU Graz, Internationale Beziehungen und Mobilitätsprogramme
Mots-clésHypergraphCombinatoricsConjectureRandom graphMathematicsSocial connectednessZigzagUpper and lower boundsGraphDiscrete mathematicsBinomial (polynomial)Vertex (graph theory)Binary logarithmGeometryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The game of \emph{Cops and Robber} is usually played on a graph, in which a group of cops attempt to catch a robber moving along the edges of the graph. The \emph{cop number} of a graph is the minimum number of cops required to win the game. An important conjecture in this area, due to Meyniel, states that the cop number of an $n$-vertex connected graph is $O(\sqrt{n})$. In 2016, Pra\l at and Wormald [Meyniel's conjecture holds for random graphs, Random Structures Algorithms. 48 (2016), no. 2, 396–421. MR3449604] showed that this conjecture holds with high probability for random graphs above the connectedness threshold. Moreoever, \L uczak and Pra\l at [Chasing robbers on random graphs: Zigzag theorem, Random Structures Algorithms. 37 (2010), no. 4, 516–524. MR2760362] showed that on a $\log$-scale the cop number demonstrates a surprising \emph{zigzag} behaviour in dense regimes of the binomial random graph $\Gnp$. In this paper, we consider the game of Cops and Robber on a hypergraph, where the players move along hyperedges instead of edges. We show that with high probability the cop number of the $k$-uniform binomial random hypergraph $G^k(n,p)$ is $O\left(\sqrt{\frac{n}{k}} \log n \right)$ for a broad range of parameters $p$ and $k$. As opposed to the case of $G(n,p)$, on a $\log$-scale our upper bound on the cop number arises as the minimum of \emph{two} complementary zigzag curves. Furthermore, we conjecture that the cop number of a connected $k$-uniform hypergraph on $n$ vertices is $O\left(\sqrt{\frac{n}{k}}\right)$.

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)0,025
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,296 · 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'admission2
Résumé présentoui

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