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Enregistrement W4401976660 · doi:10.1093/comjnl/bxae055

Approximation algorithms for maximum weighted internal spanning trees in regular graphs and subdivisions of graphs

2024· article· en· W4401976660 sur OpenAlexaff
Sheikh Azizul Hakim, Rahnuma Islam Nishat, Md. Saidur Rahman

Notice bibliographique

RevueThe Computer Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpanning treeSubdivisionComputer scienceAlgorithmCombinatoricsMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Let $G$ be a vertex-weighted connected graph of $n$ vertices and let $T$ be a spanning tree of $G$. We call $T$ a maximum weighted internal spanning tree of $G$ if the sum of the weights of the internal vertices of $T$ is the maximum over all spanning trees of $G$. The maximum weighted internal spanning tree (MaxwIST) problem asks to find such a spanning tree $T$ of $G$. The problem is NP-hard. We give an $O(dn)$ time approximation algorithm for $d$-regular graphs of $n=|V|$ vertices that computes a spanning tree with total weight of the internal vertices is at least $\frac{\beta _{d}}{\beta _{d} +d-2} - \epsilon $ of the total weight of all the vertices of the graph for any $\epsilon>0$, where $\beta _{d} = (d-1)H_{d-1}$, and $H_{d-1} = \sum _{i=1}^{d-1} i^{-1}$ is the $(d-1)$th harmonic number. For every $d \geq 3$ and $n_{0} \geq 1$, we show the construction of a $d$-regular graph of at least $n_{0}$ vertices, such that for any of its spanning trees, $\frac{w(I)}{w(V)}\le \frac{d}{d+1}$ holds. We give an $O(dn)$ time approximation algorithm for subdivisions of $d$-regular graphs, where the ratio of the internal weight of the spanning tree with the total vertex weight of the graph is at least $\frac{d-1}{2d-3} - \epsilon $ for $\epsilon>0$. We extend our study to $x$-subdivisions of Hamiltonian and hypoHamiltonian graphs, where each edge of the original Hamiltonian or hypoHamiltonian graph has been subdivided at least $x$ times. For those two graph classes, we show that there exists a spanning tree with internal vertex weight at least $1-\frac{2}{x-1}$ of the total vertex weight of the graph. Furthermore, we give $O(n)$ time algorithm for $x$-subdivisions of biconnected outerplanar graphs and $4$-connected planar graphs to achieve the above bound.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2024
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