On the Parameterized Complexity of Deletion to \(\boldsymbol{\mathcal{H}}\)-Free Strong Components
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Directed Feedback Vertex Set (DFVS) is a fundamental computational problem that has received a lot of attention in parameterized complexity. In this paper, we initiate the study of a wide generalization of this problem called the [Formula: see text]-free Strong Connected Component Deletion problem, where [Formula: see text] is a finite family of digraphs. Here, one is given a digraph [Formula: see text] and an integer [Formula: see text], and the objective is to decide whether there is a vertex set of size at most [Formula: see text] whose deletion results in a digraph where every strongly connected component excludes graphs in family [Formula: see text] as (not necessarily induced) subgraphs. When [Formula: see text] comprises only the digraph with a single arc, then this problem is precisely the DFVS problem. Our main result is a proof that this problem is fixed-parameter tractable parameterized by the size of the deletion set if [Formula: see text] only contains rooted graphs or if [Formula: see text] contains at least one directed path. Along with generalizing the fixed-parameter tractability result for DFVS, our result also generalizes the results of Göke, Marx, and Mnich [ Proceedings of the International Conference on Algorithms and Complexity, Springer, 2019, pp. 249–261] for the 1-Out-Regular Vertex Deletion and Bounded Size Strong Component Vertex Deletion problems. Moreover, we design algorithms for the two above-mentioned problems, whose running times are better and that match with the best bounds for DFVS, without using the heavy machinery of shadow removal as is done by Göke, Marx, and Mnich [ Proceedings of the International Conference on Algorithms and Complexity, Springer, 2019, pp. 249–261].
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».