Algorithms and hardness results for the (k,ℓ)-cover 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
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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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