On 1-11-representability and multi-1-11-representability of graphs
Notice bibliographique
Résumé
Jeff Remmel introduced the concept of a \(\mathit{k}\)-11-representable graph in 2017. This concept was first explored by Cheon et al. in 2019, who considered it as a natural extension of word-representable graphs, which are exactly 0-11-representable graphs. A graph \(G\) is \(k\)-11-representable if it can be represented by a word \(w\) such that for any edge (resp., non-edge) \(xy\) in \(G\) the subsequence of \(w\) formed by \(x\) and \(y\) contains at most \(k\) (resp., at least \(k+1\)) pairs of consecutive equal letters. A remarkable result of Cheon et al. is that any graph is 2-11-representable, while it is still unknown whether every graph is 1-11-representable. Cheon et al. showed that the class of 1-11-representable graphs is strictly larger than that of word-representable graphs, and they introduced a useful toolbox to study 1-11-representable graphs, which was extended by additional powerful tools suggested by Futorny et al. in 2024. In this paper, we prove that all graphs on at most 8 vertices are 1-11-representable hence extending the known fact that all graphs on at most 7 vertices are 1-11-representable. Also, we discuss applications of our main result in the study of multi-1-11-representation of graphs we introduce in this paper analogously to the notion of multi-word-representation of graphs suggested by Kenkireth and Malhotra in 2023.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».