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Enregistrement W7040086694

New Lower Bounds on the Stability Number of a Graph

2007· article· en· W7040086694 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueColeoptera Taxonomy and Distribution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpper and lower boundsSemidefinite programmingIndependent setBall (mathematics)GraphCliqueQuadratic equationUnit sphereStability (learning theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given a simple, undirected graph G, Motzkin and Straus [Canadian Journal of Mathematics, 17 (1965), 533–540] established that the reciprocal of the stability num-ber of G (the size of the maximum stable set of G) is given by the minimum value of a certain quadratic function over the unit simplex. We propose two new lower bounds on the stability number of G based on this formulation. The first lower bound is ob-tained by minimizing the same objective function over the largest inscribed ball in the unit simplex. Using the fact that quadratic optimization over a full-dimensional ball admits a tight semidefinite programming relaxation, our lower bound can be computed to within any arbitrary precision in polynomial time. For regular graphs, we estab-lish that this lower bound has a closed form solution and that it is tighter than some other existing lower bounds. The second lower bound improves upon the first lower bound and is obtained by a further refinement of the optimal solution that yields the first bound. We evaluate the new bounds and compare them with several other known lower bounds on the DIMACS collection of clique problems. Our computational results reveal that especially the improved lower bound is tighter than all other lower bounds on the majority of the instances. Key words: Maximum stable set, maximum clique, stability number, clique number, semidefinite programming.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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