Hypergraph burning, matchings, and zero forcing
Notice bibliographique
Résumé
Lazy burning is a recently introduced variation of burning where only one set of vertices is chosen to burn during the first round. In hypergraphs, lazy burning spreads when all but one vertex in a hyperedge is burned. The lazy burning number is the minimum number of initially burned vertices that eventually burn all vertices. We give several equivalent characterizations of lazy burning on hypergraphs using matchings and zero forcing, and then apply these to establish new bounds and complexity results. We prove that the lazy burning number of a hypergraph H equals its order minus the maximum cardinality of a certain matching on its incidence graph. Using this characterization, we give a formula for the lazy burning number of a dual hypergraph and give new bounds on the lazy burning number based on various hypergraph parameters. We show that the lazy burning number of a hypergraph may be characterized by a maximal subhypergraph that results from iteratively deleting vertices in singleton hyperedges. We prove that lazy burning on a hypergraph is equivalent to zero forcing on its incidence graph and show an equivalence between skew zero forcing on a graph and lazy burning on its neighborhood hypergraph. As a result, we show that the decision problem of computing the lazy burning number of a hypergraph is NP-complete, which solves an open problem in [12] . By applying the results found for lazy burning, we show that the decision problem of computing the skew zero forcing number for bipartite graphs is NP-complete. We finish with open problems.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».