Injective edge colorings of degenerate graphs and the oriented chromatic number
Notice bibliographique
Résumé
Given a graph G , an injective edge-coloring of G is a function ψ : E ( G ) → N such that if ψ ( e ) = ψ ( e ′ ) , then no third edge joins an endpoint of e and an endpoint of e ′ . The injective chromatic index of a graph G , written χ inj ′ ( G ) , is the minimum number of colors needed for an injective edge coloring of G . In this paper, we investigate the injective chromatic index of certain classes of degenerate graphs. First, we show that if G is a d -degenerate graph of maximum degree Δ , then χ inj ′ ( G ) = O ( d 3 log Δ ) . Next, we show that if G is a graph of Euler genus g , then χ inj ′ ( G ) ≤ ( 3 + o ( 1 ) ) g , which is tight when G is a clique. Finally, we show that the oriented chromatic number of a graph is at most exponential in its injective chromatic index. Using this fact, we prove that the oriented chromatic number of a graph embedded on a surface of Euler genus g has oriented chromatic number at most O ( g 6400 ) , improving the previously known upper bound of 2 O ( g 1 2 + ɛ ) and resolving a conjecture of Aravind and Subramanian.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».