Notice bibliographique
Résumé
Tilings are defined inductively. It is shown that one form of mutilated chess board cannot be tiled with dominoes, while another one can be tiled with L-shaped tiles. Sections 1 and 2 are by Paulson and described elsewhere [1]. Section 3 is by Nipkow and formalizes a well-known argument from the literature [2]. Please add further fun examples of this kind! theory Tilings imports Main begin 1 Inductive Tiling inductive-set tiling:: ′ a set set ⇒ ′ a set set for A:: ′ a set set where empty [simp, intro]: {} ∈ tiling A | Un [simp, intro]: [ a ∈ A; t ∈ tiling A; a ∩ t = {}] = ⇒ a ∪ t ∈ tiling A lemma tiling-UnI [intro]: [ t ∈ tiling A; u ∈ tiling A; t ∩ u = {} ] = ⇒ t ∪ u ∈ tiling A apply (induct set: tiling) apply (auto simp add: Un-assoc) done lemma tiling-Diff1E: assumes t−a ∈ tiling A and a ∈ A and a ⊆ t shows t ∈ tiling A proof − from assms(2 −3) have EX r. t = r Un a & r Int a = {} by (metis Diff-disjoint Int-commute Un-Diff-cancel Un-absorb1 Un-commute) thus?thesis using assms(1,2) by (auto simp:Un-Diff) (metis Compl-Diff-eq Diff-Compl Diff-empty Int-commute Un-Diff-cancel 1 qed Un-commute double-complement tiling.Un) lemma tiling-finite: assumes ∧ a. a ∈ A = ⇒ finite a shows t ∈ tiling A = ⇒ finite t apply (induct set: tiling) using assms apply auto done
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,026 |
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 ».