Catching a robber on a random <i>k</i>-uniform hypergraph
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The game of Cops and Robber is usually played on a graph, where a group of cops attempt to catch a robber moving along the edges of the graph. The 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, Prałat and Wormald showed that this conjecture holds with high probability for random graphs above the connectedness threshold. Moreover, Łuczak and Prałat showed that on a $\log $ -scale the cop number demonstrates a surprising zigzag behavior in dense regimes of the binomial random graph $G(n,p)$ . 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 and that on a $\log $ -scale our upper bound on the cop number arises as the minimum of two complementary zigzag curves, as opposed to the case of $G(n,p)$ . Furthermore, we conjecture that the cop number of a connected k -uniform hypergraph on n vertices is $O\left (\sqrt {\frac {n}{k}}\,\right )$ .
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».