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Enregistrement W4413073558 · doi:10.37236/13247

Clustered Colouring of Graph Products

2025· article· en· W4413073558 sur OpenAlexaff
Rutger Campbell, J. Pascal Gollin, Kevin Hendrey, Thomas Lesgourgues, Bojan Mohar, Youri Tamitegama, Jane Tan, David R. Wood

Notice bibliographique

RevueThe Electronic Journal of Combinatorics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsMathematicsTreewidthBounded functionDiscrete mathematicsCluster analysis1-planar graphPathwidthDegree (music)Partial k-treeGraphChordal graphLine graph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A colouring of a graph $G$ has clustering $k$ if the maximum number of vertices in a monochromatic component equals $k$. Motivated by recent results showing that many natural graph classes are subgraphs of the strong product of a graph with bounded treewidth and a path, this paper studies clustered colouring of strong products of two bounded treewidth graphs, where none, one, or both graphs have bounded degree. For example, in the case of two colours, if $n$ is the number of vertices in the product, then we show that clustering $\Theta(n^{2/3})$ is best possible, even if one of the graphs is a path. However, if both graphs have bounded degree, then clustering $\Theta(n^{1/2})$ is best possible. With three colours, if one of the graphs has bounded degree, then we show that clustering $\Theta(n^{3/7})$ is best possible. However, if neither graph has bounded degree, then clustering $\Omega(n^{1/2})$ is necessary. More general bounds for any given number of colours are also presented.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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