Divisor equitably strong non-split divisor equitable domination in graphs
Notice bibliographique
Résumé
In epidemiology, the spread of diseases can be modelled using graphs, where individuals are nodes, and edges represent potential pathways for disease transmission. A non-split dominating set could help identify key individuals (or groups) whose monitoring or immunization would ensure that the rest of the population (the non-dominated group) remains connected and can be controlled in case of disease spread. This approach has the potential to have a significant impact across various areas of medicine. We present the idea of non-split divisor equitable domination in graphs as a way to optimize medical networks. Let Q be a graph with vertex set R(Q) and edge set E (Q). Two vertices h and t are known as degree divisor equitable if gcd(dQ(h), dQ(t)) = 1. F ⊂ R(Q) is known as divisor equitable dominating set of Q if ∀ h ∈ R\F, ∋ a t ∈ F such that h and t are adjacent and degree divisor equitable. The divisor equitable domination number of a graph γde(Q) of Q is the minimum cardinality of a divisor equitable dominating set of Q. In this paper, we introduce the concept of a non-split divisor equitable dominating set, divisor equitably strong non-split divisor equitable dominating set, and divisor equitable independent set and divisor equitable clique number. It also explores the concepts of a divisor equitable vertex dominating set, complement divisor equitable graph, and divisor equitable vertex cut.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».