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Enregistrement W4399973719 · doi:10.1002/jgt.23146

Attainable bounds for algebraic connectivity and maximally connected regular graphs

2024· article· en· W4399973719 sur OpenAlexaff
Geoffrey Exoo, Théodore Kolokolnikov, Jeannette Janssen, Timothy Salamon

Notice bibliographique

RevueJournal of Graph Theory · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsCombinatoricsAlgebraic numberAlgebraic connectivityDiscrete mathematicsGraphLine graph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We derive attainable upper bounds on the algebraic connectivity (spectral gap) of a regular graph in terms of its diameter and girth. This bound agrees with the well‐known Alon–Boppana–Friedman bound for graphs of even diameter, but is an improvement for graphs of odd diameter. For the girth bound, we show that only Moore graphs can attain it, and these only exist for well‐known special cases. For the diameter bound, we use a combination of stochastic algorithms and exhaustive search to find graphs which attain it. For 3‐regular graphs, we find attainable graphs for all diameters up to and including (the case of is open). These graphs are extremely rare and also have high girth; for example, we found exactly 45 distinct cubic graphs on 44 vertices attaining the upper bound when ; all have girth 8. We also exhibit several infinite families attaining the upper bound with respect to diameter or girth. In particular, when is a power of prime, we construct a ‐regular graph having diameter 4 and girth 6 which attains the upper bound with respect to diameter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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