Improved Approximation Algorithms for Capacitated Network Design and Flexible Graph Connectivity
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
We present improved approximation algorithms for some problems in the related areas of Capacitated Network Design and Flexible Graph Connectivity. In the Cap-k-ECSS problem, we are given a graph G = (V,E) whose edges have non-negative costs and positive integer capacities, and the goal is to find a minimum-cost edge-set F such that every non-trivial cut of the graph G' = (V,F) has capacity at least k. Let n = |V| and let u_{min} (respectively, u_{max}) denote the minimum (respectively, maximum) capacity of an edge; assume that u_{max} ≤ k. We present an O(log({k}/u_{min}))-approximation algorithm for the Cap-k-ECSS problem, asymptotically improving upon the previous best approximation ratio of min(O(log{n}), k, 2u_{max}, 6 ⋅ {⌈ k/u_{min} ⌉}) whenever log(k/u_{min}) = o(log{n}) and u_{max} is sufficiently large. In the (p,q)-Flexible Graph Connectivity problem, denoted (p,q)-FGC, the input is a graph G = (V, E) where E is partitioned into safe and unsafe edges, and the goal is to find a minimum-cost edge-set F such that the subgraph G' = (V, F) remains p-edge connected upon removal of any q unsafe edges from F. We present an 8-approximation algorithm for the (1,q)-FGC problem that improves upon the previous best approximation ratio of (q+1). Both of our results are obtained by using natural LP relaxations strengthened with the knapsack-cover inequalities, and then, during the rounding process, utilizing a recent O(1)-approximation algorithm for the Cover Small Cuts problem. In the latter problem, the goal is to find a minimum-cost set of links such that each non-trivial cut of capacity less than a specified value is covered by a link. We also show that the problem of covering small cuts inherently arises in another variant of (p,q)-FGC. Specifically, we give Cook reductions that preserve approximation ratios within O(1) factors between the (2,q)-FGC problem and the 2-Cover Small Cuts problem; in the latter problem, each small cut needs to be covered by two links.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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