Some results about star-factors in graphs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For a set $\mathcal{S}$ of connected graphs, a subgraph $F$ of a graph $G$ is defined as an $\mathcal{S}$-factor of $G$ if $F$ satisfies that $V(F)=V(G)$ and every component of $F$ is isomorphic to an element of $\mathcal{S}$. If every component of $F$ is a star, then $F$ is said to be a star-factor. A star-factor with size at most $n$ may be written for a $\{K_{1,t}: 1\leq t\leq n\}$-factor. A graph $G$ is called a $\{K_{1,t}: 1\leq t\leq n\}$-factor deleted graph if $G-e$ has a $\{K_{1,t}: 1\leq t\leq n\}$-factor for every $e\in E(G)$. The sun toughness of a graph $G$ is denoted by $s(G)$ and defined as follows :$$ s(G)=\min \big\{\frac{|X|}{sun(G-X)}: X\subseteq V(G), \ sun(G-X)\geq2 \big\} $$ if $G$ is not a complete graph, and $s(G)=+\infty$ if $G$ is a complete graph, where $sun(G-X)$ denotes the number of sun components of $G-X$. In this paper, we prove that (1) if $G$ is a connected graph, and its sun toughness satisfies $s(G)\geq\frac{1}{n}$, then $G$ admits a $\{K_{1,t}: 1\leq t\leq n\}$-factor; (2) if $G$ is a $(k+1)$-connected graph, and its sun toughness $s(G)>\frac{k+1}{n+1}$, then $G-Y$ admits a $\{K_{1,t}: 1\leq t\leq n\}$-factor for any $Y\subseteq V(G)$ with $|Y|=k$; (3) if $G$ is a 2-edge-connected graph, and its sun toughness $s(G)\geq\frac{1}{n-1}$, then $G$ is a $\{K_{1,t}: 1\leq t\leq n\}$-factor deleted graph. Furthermore, it is shown that our results are sharp.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle