Network coding in bi-directed and peer-to-peer networks
Notice bibliographique
Résumé
Network coding has been shown to help achieve optimal throughput in directed networks with known link capacities. However, as real-world networks in the Internet are bi-directed in nature, it is important to investigate theoretical and practical advantages of network coding in more realistic bi-directed and peer-to-peer (P2P) network settings. In this chapter, we begin with a discussion of the fundamental limitations of network coding in improving routing throughput and cost in the classic undirected network model. A finite bound of 2 is proved for a single communication session. We then extend the discussions to bi-directed Internet-like networks and to the case of multiple communication sessions. Finally, we investigate advantages of network coding in a practical peer-to-peer network setting, and present both theoretical and experimental results on the use of network coding in P2P content distribution and media streaming. Network coding background Network coding is a fairly recent paradigm of research in information theory and data networking. It allows essentially every node in a network to perform information coding, besides normal forwarding and replication operations. Information flows can therefore be “mixed” during the course of routing. In contrast to source coding, the encoding and decoding operations are not restricted to the terminal nodes (sources and destinations) only, and may happen at all nodes across the network. In contrast to channel coding, network coding works beyond a single communication channel, it contains an integrated coding scheme that dictates the transmission at every link towards a common network-wise goal. The power of network coding can be appreciated with two classic examples in the literature, one for the wireline setting and one for the wireless setting, as shown in Figure 17.1.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».