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Enregistrement W4416099726 · doi:10.4230/lipics.socg.2025.19

Polychromatic Coloring of Tuples in Hypergraphs

2025· preprint· en· W4416099726 sur OpenAlexaff
Ahmad Biniaz, Jean-Lou De Carufel, Anil Maheshwari, Michiel Smid, Shakhar Smorodinsky, Miloš Stojaković

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of OttawaUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypergraphVertex (graph theory)TupleSet (abstract data type)Constant (computer programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hypergraph $H$ consists of a set $V$ of vertices and a set $E$ of hyperedges that are subsets of $V$. A $t$-tuple of $H$ is a subset of $t$ vertices of $V$. A $t$-tuple $k$-coloring of $H$ is a mapping of its $t$-tuples into $k$ colors. A coloring is called $(t,k,f)$-polychromatic if each hyperedge of $E$ that has at least $f$ vertices contains tuples of all the $k$ colors. Let $f_H(t,k)$ be the minimum $f$ such that $H$ has a $(t,k,f)$-polychromatic coloring. For a family of hypergraphs $\cal{H}$ let $f_{\cal{H}}(t,k)$ be the maximum $f_H(t,k)$ over all hypergraphs $H$ in $\cal{H}$. We present several bounds on $f_{\cal{H}}(t,k)$ for $t\ge 2$. - Let $\cal{H}$ be the family of hypergraphs $H$ that is obtained by taking any set $P$ of points in $\Re^2$, setting $V:=P$ and $E:=\{d\cap P\colon d\text{ is a disk in }\Re^2\}$. We prove that $f_\cal{H}(2,k)\le 3.7^k$, that is, the pairs of points (2-tuples) can be $k$-colored such that any disk containing at least $3.7^k$ points has pairs of all colors. - For the family $\mathcal{H}$ of shrinkable hypergraphs of VC-dimension at most $d$ we prove that $ f_\cal{H}(d{+}1,k) \leq c^k$ for some constant $c=c(d)$. We also prove that every hypergraph with $n$ vertices and with VC-dimension at most $d$ has a $(d{+}1)$-tuple $T$ of depth at least $\frac{n}{c}$, i.e., any hyperedge that contains $T$ also contains $\frac{n}{c}$ other vertices. - For the relationship between $t$-tuple coloring and vertex coloring in any hypergraph $H$ we establish the inequality $\frac{1}{e}\cdot tk^{\frac{1}{t}}\le f_H(t,k)\le f_H(1,tk^{\frac{1}{t}})$. For the special case of $k=2$, we prove that $t+1\le f_H(t,2)\le\max\{f_H(1,2), t+1\}$; this improves upon the previous best known upper bound. - We generalize some of our results to higher dimensions, other shapes, pseudo-disks, and also study the relationship between tuple coloring and epsilon nets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,272 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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