Recognizing weighted and seeded disk 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
Disk intersection representations realize graphs by mapping vertices bijectively to disks in the plane such that two disks intersect each other if and only if the corresponding vertices are adjacent in the graph. If intersections are restricted to touching points of the boundaries, we call them disk contact representations. Deciding whether a vertex-weighted planar graph can be realized such that the disks' radii coincide with the vertex weights is known to be NP-hard for both contact and intersection representations. In this work, we reduce the gap between hardness and tractability by analyzing the problem for special graph classes. We show that in the contact scenario it remains NP-hard for outerplanar graphs with unit weights and for stars with arbitrary weights, strengthening the previous hardness results. On the positive side, we present constructive linear-time recognition algorithms for caterpillars with unit weights and for embedded stars with arbitrary weights. We also consider a version of the problem in which the disks of a representation are supposed to cover preassigned points, called seeds. We show that both for contact and intersection representations this problem is NP-hard for unit weights even if the given graph is a path. If the disks' radii are not prescribed, the problem remains NP-hard for trees in the contact scenario.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle