Notice bibliographique
Résumé
Given a set of unit disks in the plane with union area A, what fraction of A can be covered by selecting a pairwise disjoint subset of the disks? Richard Rado conjectured 1/4 and proved 1/4.41. In this thesis, we consider a variant of this problem where the disjointness constraint is relaxed: selected disks must be k-colourable with disks of the same colour pairwise-disjoint. Rado's problem is then the case where k = 1, and we focus our investigations on what can be proven for k > 1. \n \nMotivated by the problem of channel-assignment for Wi-Fi wireless access points, in which the use of 3 or fewer channels is a standard practice, we show that for k = 3 we can cover at least 1/2.09 and for k = 2 we can cover at least 1/2.82. We present a randomized algorithm to select and colour a subset of n disks to achieve these bounds in O(n) expected time. To achieve the weaker bounds of 1/2.77 for k = 3 and 1/3.37 for k = 2 we present a deterministic O(n^2) time algorithm. \n \nWe also look at what bounds can be proven for arbitrary k, presenting two different methods of deriving bounds for any given k and comparing their performance. One of our methods is an extension of the method used to prove bounds for k = 2 and k = 3 above, while the other method takes a novel approach. \n \nRado's proof is constructive, and uses a regular lattice positioned over the given set of disks to guide disk selection. Our proofs are also constructive and extend this idea: we use a k-coloured regular lattice to guide both disk selection and colouring. The complexity of implementing many of the constructions used in our proofs is dominated by a lattice positioning step. As such, we discuss the algorithmic issues involved in positioning lattices as required by each of our proofs. In particular, we show that a required lattice positioning step used in the deterministic O(n^2) algorithm mentioned above is 3SUM-hard, providing evidence that this algorithm is optimal among algorithms employing such a lattice positioning approach. We also present evidence that a similar lattice positioning step used in the constructions for our better bounds for k = 2 and k = 3 may not have an efficient exact implementation.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».