Approximation algorithms for non-sequential star packing problems
Notice bibliographique
Résumé
For a positive integer k ≥ 1 , a k -star ( k + -star, k − -star, respectively) is a connected graph containing a degree- ℓ vertex and ℓ degree-1 vertices, where ℓ = k ( ℓ ≥ k , 1 ≤ ℓ ≤ k , respectively). The k + -star packing problem is to cover as many vertices of an input graph G as possible using vertex-disjoint k + -stars in G ; and given k > t ≥ 1 , the k − / t -star packing problem is to cover as many vertices of G as possible using vertex-disjoint k − -stars but no t -stars in G . Both problems are NP-hard for any fixed k ≥ 2 . We present a ( 1 + k 2 2 k + 1 ) - and a 3 2 -approximation algorithms for the k + -star packing problem when k ≥ 3 and k = 2 , respectively, and a ( 1 + 1 t + 1 + 1 / k ) -approximation algorithm for the k − / t -star packing problem when k > t ≥ 2 . They are all local search algorithms and they improve the best known approximation algorithms for the problems, respectively.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».