Superfluous Arcs and Confluent Reductions in the Minimum Feedback Vertex Set Problem
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Given a directed graph (digraph) G with vertex set V , a Feedback Vertex Set (FVS) is a subset of vertices whose removal eliminates all circuits in G . Finding a minimum feedback vertex set (MFVS) is NP-hard, but digraph reductions can reduce graph size while preserving at least one MFVS. This raises questions about the ordering in which reductions are applied and the existence of an optimal order that maximizes size reduction. The Church-Rosser property (confluence) ensures reductions can be applied in any order, leading to a unique reduced digraph up to isomorphism. In this work, we focus on arc reduction and its confluence within a broader set of known confluent reductions. We introduce Superfluous Arcs , which can be removed without affecting MFVS solutions, and propose a new parametrized reduction, chord k , to identify and remove specific superfluous arcs in polynomial time for bounded integer k . We establish the confluence of a set of reductions that includes chord k , creating the largest known confluent reduction system for MFVS, which improves preprocessing techniques for solving the MFVS problem efficiently.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle