Generalized Flow in Nearly-linear Time on Moderately Dense Graphs
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
In this paper we consider generalized flow problems where there is an $m$-edge $n$-node directed graph $G = (V,E)$ and each edge $e \in E$ has a loss factor $γ_e >0$ governing whether the flow is increased or decreased as it crosses edge $e$. We provide a randomized $\tilde{O}( (m + n^{1.5}) \cdot \mathrm{polylog}(\frac{W}δ))$ time algorithm for solving the generalized maximum flow and generalized minimum cost flow problems in this setting where $δ$ is the target accuracy and $W$ is the maximum of all costs, capacities, and loss factors and their inverses. This improves upon the previous state-of-the-art $\tilde{O}(m \sqrt{n} \cdot \log^2(\frac{W}δ) )$ time algorithm, obtained by combining the algorithm of [Daitch-Spielman, 2008] with techniques from [Lee-Sidford, 2014]. To obtain this result we provide new dynamic data structures and spectral results regarding the matrices associated to generalized flows and apply them through the interior point method framework of [Brand-Lee-Liu-Saranurak-Sidford-Song-Wang, 2021].
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.
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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle