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Enregistrement W1963660119 · doi:10.1145/2641483.2641531

Exploring the diameter and broadcast time of general Knödel graphs using extensive simulations

2008· article· en· W1963660119 sur OpenAlexaff
Hovhannes A. Harutyunyan, Gul Bahar Oad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGraphUpper and lower boundsGossipBroadcasting (networking)DisseminationTheoretical computer scienceBinary logarithmComplete graphCombinatoricsComputer networkMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient dissemination of information remains a central challenge for all types of networks. There are two ways to handle this issue. One way is to compress the amount of data being transferred and the second way is to minimize the delay of information distribution. Well-received approaches used in the second way either design efficient algorithms or implement reliable network architectures with optimal dissemination time. Among the well-known network architectures, the Knödel graph can be considered a suitable candidate for the problem of information dissemination. The Knödel graph Wd,n is a regular graph, of an even order n and degree d, 1 ≤ d ≤ ⌊log2 n⌋. The Knödel graph was introduced by W. Knödel almost four decades ago as network architecture with good properties in terms of broadcasting and gossiping in interconnected networks. Although the Knödel graph has a highly symmetric structure, its diameter is only known for, Wd2d. Recently, the general upper and lower bounds on diameter and broadcast time of the Knödel graph have been presented.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,138 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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