Analysis of Algorithms for Computation of Direct Partial Logic Derivatives in Multiple-Valued Decision Diagrams
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
Reliability is a very important characteristic of many systems. However, there are some problems how to represent a complex system that contains a lot of different components. The problem of component variability can be solved by using Multi-State Systems (MSSs), which consists of components with different number of performance levels. The problem of large system dimension can be solved by using decision diagrams for system representation. However, new algorithms have to be developed for reliability analysis of MSSs represented by decision diagrams. A possible way is the extension of existing tools of reliability analysis on this representation of a MSS. Direct Partial Logic Derivatives (Direct Partial Logic Derivatives) are one of the tools that have been expanded on decision diagrams. Direct Partial Logic Derivatives can be used in reliability analysis to model the consequence of the component performance change on the system performance. Therefore, they can be used to find components that have the most influence on the system reliability. In some papers, there have been proposed algorithms that can be used to compute Direct Partial Logic Derivatives from decision diagrams. However, their computational complexity has not been yet studied. In this paper, we summarize these algorithms and analyze their time complexity using some benchmarks that are often used to compare the complexity of algorithms designed for logic synthesis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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