A Randomized Rounding Approach for DAG Edge Deletion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the DAG Edge Deletion problem, we are given an edge-weighted directed acyclic graph and a parameter k, and the goal is to delete the minimum weight set of edges so that the resulting graph has no paths of length k. This problem, which has applications to scheduling, was introduced in 2015 by Kenkre, Pandit, Purohit, and Saket. They gave a k-approximation and showed that it is UGC-Hard to approximate better than ⌊0.5k⌋ for any constant k ≥ 4 using a work of Svensson from 2012. The approximation ratio was improved to 2/3(k+1) by Klein and Wexler in 2016. In this work, we introduce a randomized rounding framework based on distributions over vertex labels in [0,1]. The most natural distribution is to sample labels independently from the uniform distribution over [0,1]. We show this leads to a (2-√2)(k+1) ≈ 0.585(k+1)-approximation. By using a modified (but still independent) label distribution, we obtain a 0.549(k+1)-approximation for the problem, as well as show that no independent distribution over labels can improve our analysis to below 0.542(k+1). Finally, we show a 0.5(k+1)-approximation for bipartite graphs and for instances with structured LP solutions. Whether this ratio can be obtained in general is open.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle