Induced Subgraphs of $$K_r$$-Free Graphs and the Erdős–Rogers Problem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For two graphs F , H and a positive integer n , the function $$f_{F,H}(n)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>f</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>F</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>H</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> denotes the largest m such that every H -free graph on n vertices contains an F -free induced subgraph on m vertices. This function has been extensively studied in the last 60 years when F and H are cliques and became known as the Erdős–Rogers function. Recently, Balogh, Chen and Luo, and Mubayi and Verstraëte initiated the systematic study of this function in the case where F is a general graph. Answering, in a strong form, a question of Mubayi and Verstraëte, we prove that for every positive integer r and every $$K_{r-1}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>K</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> -free graph F , there exists some $$\varepsilon _F>0$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ε</mml:mi> <mml:mi>F</mml:mi> </mml:msub> <mml:mo>></mml:mo> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> such that $$f_{F,K_r}(n)=O(n^{1/2-\varepsilon _F})$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>f</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>F</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>K</mml:mi> <mml:mi>r</mml:mi> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mi>O</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:msup> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mn>1</mml:mn> <mml:mo>/</mml:mo> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>ε</mml:mi> <mml:mi>F</mml:mi> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> . This result is tight in two ways. Firstly, it is no longer true if F contains $$K_{r-1}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>K</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> as a subgraph. Secondly, we show that for all $$r\ge 4$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mo>≥</mml:mo> <mml:mn>4</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> and $$\varepsilon >0$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>ε</mml:mi> <mml:mo>></mml:mo> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> , there exists a $$K_{r-1}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>K</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> -free graph F for which $$f_{F,K_r}(n)=\Omega (n^{1/2-\varepsilon })$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>f</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>F</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>K</mml:mi> <mml:mi>r</mml:mi> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mi>Ω</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:msup> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mn>1</mml:mn> <mml:mo>/</mml:mo> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:mi>ε</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> . Along the way of proving this, we show in particular that for every graph F with minimum degree t , we have $$f_{F,K_4}(n)=\Omega (n^{1/2-6/\sqrt{t}})$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>f</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>F</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>K</mml:mi> <mml:mn>4</mml:mn> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mi>Ω</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:msup> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mn>1</mml:mn>
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».