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Enregistrement W2000898864 · doi:10.1007/s11134-014-9431-9

Perfect sampling of a single-server queue with periodic Poisson arrivals

2014· article· en· W2000898864 sur OpenAlexafffund
Yaofei Xiong, Duncan J. Murdoch, David A. Stanford

Notice bibliographique

RevueQueueing Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAdvanced Queuing Theory Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQueuePoisson distributionCombinatoricsMathematicsDiscrete mathematicsSampling (signal processing)Integer (computer science)Computer scienceStatisticsTelecommunicationsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we present algorithms for the perfect sampling of single-server time-varying queues with periodic Poisson arrivals under the first come first served (FCFS) discipline. The service durations have periodically time-dependent exponential ( $$\mathrm M _t/\mathrm M _t/1$$ ) or homogeneous general ( $$\mathrm M _t/\mathrm G /1$$ ) distributions. Assuming a cycle length of 1, we construct discrete dominating processes at the integer instants $$n \in \{0, \pm 1, \ldots \}$$ . Perfect sampling of the $$\mathrm M _t/\mathrm M _t/1$$ queue is obtained using dominated CFTP (Kendall and Møller 2000) when the system is relatively lightly loaded or with the regenerative method (Sigman 2012) in the general case. For the $$\mathrm M _t/\mathrm G /1$$ queue, perfect sampling is achieved with dominated CFTP.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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