A matrix approach to the enumeration of naturally labeled posets
Notice bibliographique
Résumé
We propose a matrix approach for generating naturally labeled posets by representing each poset $P$ on the set $[n]$ as a Boolean poset matrix $A$. This algebraic representation enables a systematic handling of partial orderings through matrix extensions $A^v$. We show that $A^v$ defines a valid poset matrix if and only if the Boolean vector $v\in\mathbb B^n$ represents an order ideal of the poset $P$ associated to $A$, equivalently satisfying the fixed-point equation $vA=v$. Based on this characterization, we develop a sieve algorithm that generates all admissible extension vectors efficiently. Furthermore, we explore the twin-class decomposition of $A$, which partitions the elements of $P$ according to identical down- and up-sets. This structure provides an algebraic foundation for Burnside-type enumeration for Birkhoff's question on counting nonisomorphic posets on $[n]$ through the automorphism group ${\rm Aut}(A)$. Finally, we present an algorithmic generation scheme for the posets based on the topological growth of their distributive lattices, offering a new approach to constructive enumeration of poset families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».