Minimum linear gossip graphs and maximal linear (Δ, <i>k</i>)‐gossip graphs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gossiping is an information dissemination problem in which each node of a communication network has a unique piece of information that must be transmitted to all other nodes using two‐way communications between pairs of nodes along the communication links of the network. In this paper, we study gossiping using a linear‐cost model of communication which includes a start‐up time and a propagation time which is proportional to the amount of information transmitted. A minimum linear gossip graph is a graph (modeling a network), with the minimum possible number of links, in which gossiping can be completed in minimum time under the linear‐cost model. For networks with an even number of nodes, we prove that the structure of minimum linear gossip graphs is independent of the relative values of the start‐up and unit propagation times. We prove that this is not true when the number of nodes is odd. We present four infinite families of minimum linear gossip graphs. We also present minimum linear gossip graphs for all even numbers of nodes n ≤ 32 except n = 22. A linear (Δ, k )‐ gossip graph is a graph with maximum degree Δ in which gossiping can be completed in k rounds with minimum propagation time. We present three infinite families of maximal linear (Δ, k )‐ gossip graphs , that is, linear (Δ, k )‐gossip graphs with a maximum number of nodes. We show that not all minimum broadcast graphs are maximal linear (Δ, k )‐gossip graphs. © 2001 John Wiley & Sons, Inc.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle