On the Running Time of Hypergraph Bootstrap Percolation
Notice bibliographique
Résumé
Given $r\geq2$ and an $r$-uniform hypergraph $F$, the $F$-bootstrap process starts with an $r$-uniform hypergraph $H$ and, in each time step, every hyperedge which "completes" a copy of $F$ is added to $H$. The maximum running time of this process has been recently studied in the case that $r=2$ and $F$ is a complete graph by Bollob\'as, Przykucki, Riordan and Sahasrabudhe [Electron. J. Combin. 24(2) (2017), Paper No. 2.16], Matzke [arXiv:1510.06156v2] and Balogh, Kronenberg, Pokrovskiy and Szab\'o [arXiv:1907.04559v1]. We consider the case that $r\geq3$ and $F$ is the complete $r$-uniform hypergraph on $k$ vertices. Our main results are that the maximum running time is $\Theta\left(n^r\right)$ if $k\geq r+2$ and $\Omega\left(n^{r-1}\right)$ if $k=r+1$. For the case $k=r+1$, we conjecture that our lower bound is optimal up to a constant factor when $r=3$, but suspect that it can be improved by more than a constant factor for large $r$.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».