Induced minor models. I. Structural properties and algorithmic consequences
Notice bibliographique
Résumé
A graph H is an induced minor of G if there exists an induced minor model of H in G , that is, a collection of pairwise disjoint subsets of vertices of G labeled by the vertices of H , each inducing a connected subgraph in G , such that two vertices of H are adjacent if and only if there is an edge in G between the corresponding subsets. In this paper, we investigate structural properties of induced minor models, including bounds on treewidth and chromatic number of the subgraphs induced by minimal induced minor models. As algorithmic applications of our structural results, we make use of recent developments regarding tree-independence number to show that if H is the 4-wheel, the 5-vertex complete graph minus an edge, or a complete bipartite graph K 2 , q , then there is a polynomial-time algorithm to find in a given graph G an induced minor model of H in G , if there is one. We also develop an alternative polynomial-time algorithm for recognizing graphs that do not contain K 2 , 3 as an induced minor, which revolves around the idea of detecting the induced subgraphs whose presence is forced when the input graph contains K 2 , 3 as an induced minor. It turns out that all these induced subgraphs are Truemper configurations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».