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Enregistrement W12290988

The Mutual Visibility Problem for Oblivious Robots

2014· article· en· W12290988 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCINECA IRIS Institutial research information system (University of Pisa) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrectnessRobotVisibilityComputabilityComputer scienceSet (abstract data type)Euclidean geometryPlane (geometry)AlgorithmTheoretical computer scienceArtificial intelligenceMathematicsGeometry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consider a finite set of identical entities, called robots, which can move freely in the Euclidean plane. Let p(t) denote the location of robot p at time t; a robot p can see robot q at time t if at that time no other robot lies in the line segment p(t)q(t). We consider the basic problem called Mutual Visibility: starting from arbitrary distinct locations, within finite time the robots must reach, without collisions, a configuration where they all see each other. This problem must be solved by each entity autonomously executing the same algorithm. We study this problem in the standard model of semi-synchronous oblivious robots. The extensive literature on computability in such a model has never considered this problem because it has always assumed that three collinear robots are mutually visible. In this paper we remove this assumption, and present an algorithm that solves Mutual Visibility. To prove its correctness, we solve a seemingly unrelated problem, Communicating Vessels, which is interesting in its own right. As a byproduct of our solution, we also solve a classical problem for oblivious robots, Near-Gathering, even if one robot is faulty and unable to move.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,244 · 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