The Formal Design Models of Digraph Architectures and Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Graphs are one of the most fundamental and widely used non-linear hierarchical structures of linked nodes. Problems in sciences and engineering can be formulated and solved by the graph model. This paper develops a comprehensive design pattern of formal digraphs using the Doubly-Linked List (DLL) architecture. The most complicated form of graphs known as the weighted digraph is selected as a general graph model, based on it simple graphs such as nondirected and/or nonweighted ones can be easily derived and tailored. A rigorous denotational mathematics, Real-Time Process Algebra (RTPA), is adopted, which allows both architectural and behavioral models of digraphs to be rigorously designed and implemented in a top-down approach. The architectural models of digraphs are created using RTPA architectural modeling methodologies known as the Unified Data Models (UDMs). The physical model of digraphs is implemented using nodes of DLL dynamically created in the memory. The behavioral models of digraphs are specified and refined by a set of 18 Unified Process Models (UPMs) in three categories namely the management operations, traversal operations, and node manipulation operations. This work has been applied in a number of real-time and nonreal-time system designs and specifications such as a Real-Time Operating System (RTOS+), graph-based and tree-based applications, and the ADT library for an RTPA-based automatic code generation tool.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».