Algorithms and hardness results for the (k,ℓ)-cover problem
Notice bibliographique
Résumé
A connected graph has a ( k , ℓ ) -cover if each of its edges is contained in at least ℓ cliques of order k . Motivated by recent advances in extremal combinatorics and the literature on edge modification problems, we study the algorithmic version of the ( k , ℓ ) -cover problem. Given a connected graph G , the ( k , ℓ ) -cover problem is to identify the smallest subset of non-edges of G such that their addition to G results in a graph with a ( k , ℓ ) -cover. For every constant k ≥ 3 , we show that the ( k , 1 ) -cover problem is NP -complete for general graphs. Moreover, we show that for every constant k ≥ 3 , the ( k , 1 ) -cover problem admits no polynomial-time constant-factor approximation algorithm unless P = NP . However, we show that the ( 3 , 1 ) -cover problem can be solved in polynomial time when the input graph is chordal. For the class of trees and general values of k , we show that the ( k , 1 ) -cover problem is NP -hard even for spiders. However, we show that for every k ≥ 4 , the ( 3 , k − 2 ) -cover and the ( k , 1 ) -cover problems are constant-factor approximable when the input graph is a tree.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».