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Enregistrement W76468100

Bipartite Dominating Sets in Hypercubes.

2005· article· en· W76468100 sur OpenAlexvenueno aff
Mark Ramras

Notice bibliographique

RevueArs Combinatoria · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBipartite graphDominating setCombinatoricsMathematicsVertex (graph theory)HypercubeCardinality (data modeling)GraphDiscrete mathematicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If G is a bipartite graph with bipartition (X, Y ), a subset S of X is called a one-sided dominating set if every vertex y ∈ Y is adjacent to some x ∈ S. If S is minimal as a one-sided dominating set (i.e. if it has no proper subset which is also a one-sided dominating set, ) it is called a bipartite dominating set (see [4],[5], and [6]). We study bipartite dominating sets in hypercubes. Definition 1 Let G be a bipartite graph with bipartition (X,Y ). A subset S of X is called a one-sided dominating set if every vertex y ∈ Y is adjacent to some x ∈ S, i.e. if N(S) = Y . S is a minimal onesided dominating set if no proper subset of S is a one-sided dominating set. It is a minimum one-sided dominating set if no one-sided dominating set contained in X has smaller cardinality. In that case, S is called a bipartite dominating set. Bipartite dominating sets have been studied by Haynes, Hedetniemi, and Slater [4] and by Hedetniemi and Laskar [5], [6]. Remark 1 A subset S of X is a one-sided dominating set ⇔ the only maximal independent set containing S is X. Notation. For any graph G, γ(G) denotes the minimum size of a dominating set in G. We denote by Qn the n-dimensional hypercube. Its bipartition (X,Y ) is given by X = {x ∈ Qn | wt(x) is even}, Y = {y ∈ Qn | wt(y) is odd} where wt(z), the weight of z, is the number of 1’s in the n-tuple z. Alternatively, if we think of the vertices of Qn as the subsets of {1, 2, . . . , n}, X consists of the subsets of even cardinality, and Y consists of the subsets of odd cardinality. We will also at times consider Qn to be a group under component-wise addition of n-tuples (or, if the vertices are thought of as subsets of {1, 2, . . . , n}, then under the operation of symmetric difference). The next proposition basically restates the Hamming Bound (see [9], p. 413), for Qn for single-error-correcting codes. Department of Mathematics, Northeastern University, Boston, MA 02115 (ramras@neu.edu), Tel: 617-373-5651, Fax: 617-373-5658.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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