1,2-efficiency in grid graphs
Notice bibliographique
Résumé
Let \(G = (V, E)\) be a graph with vertex set \(V\) and edge set \(E\). A vertex set \(S \subset V\) is a perfect dominating set if every vertex in \(V - S\) is adjacent to exactly one vertex in \(S\). A perfect dominating set \(S\) is furthermore: (i) an efficient dominating set or a \(1\)-efficient dominating set if no two vertices in \(S\) are adjacent, (ii) a total efficient dominating set or a \(2\)-efficient dominating set if every vertex in \(S\) is adjacent to exactly one other vertex in \(S\), and (iii) a \(1,2\)-efficient dominating set if every vertex in \(S\) either adjacent to no vertices in \(S\) or to exactly one other vertex in \(S\). In this paper we introduce the concept of \(1,2\)-efficiency in graphs and apply it to the existence of \(1,2\)-efficient sets in grid graphs \(G_{m,n}\), that is, graphs resembling chessboards having a rectangular array of \(m \times n\) vertices arranged into \(m\) rows of \(n\) vertices, or \(n\) columns of \(m\) vertices. It is well known that almost no grid graphs are \(1\)-efficient, and relatively few grid graphs are \(2\)-efficient. However, in this paper, we show that all but a relatively small percentage of grid graphs are \(1,2\)-efficient.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».