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Enregistrement W4415782818 · doi:10.1007/s11538-025-01538-7

Tree Height and the Asymptotic Mean of the Colijn–Plazzotta Rank of Unlabeled Binary Rooted Trees

2025· article· en· W4415782818 sur OpenAlexafffund
Luc Devroye, Michael R. Doboli, Noah A. Rosenberg, Stephan M. Wagner

Notice bibliographique

RevueBulletin of Mathematical Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVetenskapsrådetNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésRandom binary treeBinary treeRandom treeRank (graph theory)Tree (set theory)Binary numberOptimal binary search treeBinary search treeBijection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Colijn–Plazzotta ranking is a bijective encoding of the unlabeled binary rooted trees with positive integers. We show that the rank f ( t ) of a tree t is closely related to its height h , the maximal path length from a leaf to the root. We consider the rank $$f(\tau _n)$$ f ( τ n ) of a random n -leaf tree $$\tau _n$$ τ n under each of three models: (i) uniformly random unlabeled unordered binary rooted trees, or unlabeled topologies; (ii) uniformly random leaf-labeled binary trees, or labeled topologies under the uniform model; and (iii) random binary search trees, or labeled topologies under the Yule–Harding model. Relying on the close relationship between tree rank and tree height, we obtain results concerning the asymptotic properties of $$\log \log f(\tau _n)$$ log log f ( τ n ) . In particular, we find $${\mathbb {E}}\{\log _2 \log f(\tau _n)\} \sim 2 \sqrt{\pi n}$$ E { log 2 log f ( τ n ) } ∼ 2 π n for uniformly random unlabeled ordered binary rooted trees and uniformly random leaf-labeled binary trees, and for a constant $$\alpha \approx 4.31107$$ α ≈ 4.31107 , $${\mathbb {E}}\{\log _2 \log f(\tau _n)\} \sim \alpha \log n $$ E { log 2 log f ( τ n ) } ∼ α log n for leaf-labeled binary trees under the Yule–Harding model. We show that the mean of $$f(\tau _n)$$ f ( τ n ) itself under the three models is largely determined by the rank $$c_{n-1}$$ c n - 1 of the highest-ranked tree—the caterpillar—obtaining an asymptotic relationship with $$\pi _n c_{n-1}$$ π n c n - 1

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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