Notice bibliographique
Résumé
Abstract Covering arrays have applications in software, network and circuit testing. In this article, we consider a generalization of covering arrays that allows mixed alphabet sizes as well as a graph structure that specifies the pairwise interactions that need to be tested. Letkandnbe positive integers, and letGbe a graph withkverticesv1,v2,…,vkwith respective vertex weightsg1≤g2≤ … ≤gk. Amixed covering arrayonG, denoted by$CA( {n,G,\;\prod\nolimits_{i = 1}^k {g_i } } )$ , is ann×karray such that columnicorresponds tovi, cells in columniare filled with elements from ℤgiand every pair of columnsi,jcorresponding to an edgevi,vjinGhas every possible pair from ℤgi× ℤgjappearing in some row. The number of rows in such array is called itssize. Given a weighted graphG, a mixed covering array onGwith minimum size is calledoptimal. In this article, we give upper and lower bounds on the size of mixed covering arrays on graphs based on graph homomorphisms. We provide constructions for covering arrays on graphs based on basic graph operations. In particular, we construct optimal mixed covering arrays on trees, cycles and bipartite graphs; the constructed optimal objects have the additional property of being nearly point balanced. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. J Combin Designs 15: 393–404, 2007
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».