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Enregistrement W7109965980 · doi:10.4230/lipics.socg.2025.27

Computing Oriented Spanners and Their Dilation

2025· article· en· W7109965980 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésDilation (metric space)Metric spaceGraphBounded functionEuclidean spaceSpannerEuclidean geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given a point set P in a metric space and a real number t ≥ 1, an oriented t-spanner is an oriented graph G = (P, E), where for every pair of distinct points p and q in P, the shortest oriented closed walk in G that contains p and q is at most a factor t longer than the perimeter of the smallest triangle in P containing p and q. The oriented dilation of a graph G is the minimum t for which G is an oriented t-spanner. For arbitrary point sets of size n in ℝ^d, where d ≥ 2 is a constant, the only known oriented spanner construction is an oriented 2-spanner with binom(n,2) edges. Moreover, there exists a set P of four points in the plane, for which the oriented dilation is larger than 1.46, for any oriented graph on P. We present the first algorithm that computes, in Euclidean space, a sparse oriented spanner whose oriented dilation is bounded by a constant. More specifically, for any set of n points in ℝ^d, where d is a constant, we construct an oriented (2+ε)-spanner with 𝒪(n) edges in 𝒪(n log n) time and 𝒪(n) space. Our construction uses the well-separated pair decomposition and an algorithm that computes a (1+ε)-approximation of the minimum-perimeter triangle in P containing two given query points in 𝒪(log n) time. While our algorithm is based on first computing a suitable undirected graph and then orienting it, we show that, in general, computing the orientation of an undirected graph that minimises its oriented dilation is NP-hard, even for point sets in the Euclidean plane. We further prove that even if the oriented graph is already given, computing its oriented dilation is APSP-hard for points in a general metric space. We complement this result with an algorithm that approximates the oriented dilation of a given graph in subcubic time for point sets in ℝ^d, where d is a constant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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