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Enregistrement W1505970908 · doi:10.1017/cbo9780511546884

Geometric Spanner Networks

2007· book· en· W1505970908 sur OpenAlexaff
Giri Narasimhan, Michiel Smid

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2007
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpannerComputer scienceDecompositionPoint (geometry)Theoretical computer scienceGeometric shapeGeometric networksAlgorithmMathematicsComplex networkDistributed computingGeometryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aimed at an audience of researchers and graduate students in computational geometry and algorithm design, this book uses the Geometric Spanner Network Problem to showcase a number of useful algorithmic techniques, data structure strategies, and geometric analysis techniques with many applications, practical and theoretical. The authors present rigorous descriptions of the main algorithms and their analyses for different variations of the Geometric Spanner Network Problem. Though the basic ideas behind most of these algorithms are intuitive, very few are easy to describe and analyze. For most of the algorithms, nontrivial data structures need to be designed, and nontrivial techniques need to be developed in order for analysis to take place. Still, there are several basic principles and results that are used throughout the book. One of the most important is the powerful well-separated pair decomposition. This decomposition is used as a starting point for several of the spanner constructions.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,007

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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,183 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations520
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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