Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a number of results related to path traversal in trees and graphs. In particular, we focus on data structures which allow such traversals to be performed efficiently in the external memory setting. In addition, for trees and planar graphs the data structures we present are succinct. Our tree structures permit efficient bottom-up path traversal in rooted trees of arbitrary degree and efficient top-down path traversal in binary trees. In the graph setting, we permit efficient traversal of an arbitrary path in bounded degree planar graphs. Our data structures for both trees and graphs match or slightly improve current best results for external memory path traversal in these settings while at the same time improving space bounds due to the succinct nature of our data structures. Employing our path traversal structure for bounded degree planar graphs, we describe a number of useful applications of this technique for triangular meshes in R^2. As an extension of the R^2 representation for triangular meshes we also present an efficient external memory representation for well-shaped tetrahedral meshes in R^3. The external memory representation we present is based on a partitioning scheme that matches the current best-known results for well-shaped tetrahedral meshes. We describe applications of path traversal in tetrahedral meshes which are made efficient in the external memory setting using our structure. Finally, we present a result on using jump-and-walk point location in well-shaped meshes in both R^2 and R^3. We demonstrate that, given an approximate nearest neighbour from among the vertices of a mesh, locating the simplex containing the query point involves a constant length walk (path traversal) in the mesh.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».