An efficient asymmetric removal lemma and its limitations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The triangle removal states that if G contains $\varepsilon n^2$ edge-disjoint triangles, then G contains $\delta (\varepsilon )n^3$ triangles. Unfortunately, there are no sensible bounds on the order of growth of $\delta (\varepsilon )$ , and at any rate, it is known that $\delta (\varepsilon )$ is not polynomial in $\varepsilon $ . Csaba recently obtained an asymmetric variant of the triangle removal, stating that if G contains $\varepsilon n^2$ edge-disjoint triangles, then G contains $2^{-\operatorname {\mathrm {poly}}(1/\varepsilon )}\cdot n^5$ copies of $C_5$ . To this end, he devised a new variant of Szemerédi’s regularity lemma. We obtain the following results: • We first give a regularity-free proof of Csaba’s theorem, which improves the number of copies of $C_5$ to the optimal number $\operatorname {\mathrm {poly}}(\varepsilon )\cdot n^5$ . • We say that H is $K_3$ -abundant if every graph containing $\varepsilon n^2$ edge-disjoint triangles has $\operatorname {\mathrm {poly}}(\varepsilon )\cdot n^{\lvert V(H)\rvert }$ copies of H . It is easy to see that a $K_3$ -abundant graph must be triangle-free and tripartite. Given our first result, it is natural to ask if all triangle-free tripartite graphs are $K_3$ -abundant. Our second result is that assuming a well-known conjecture of Ruzsa in additive number theory, the answer to this question is negative. Our proofs use a mix of combinatorial, number-theoretic, probabilistic and Ramsey-type arguments.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».