Searching for majority with k-tuple queries
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosing the quality of components in fault-tolerant computer systems often requires numerous tests with limited resources. It is usually the case that repeated tests on a selected, limited number of components are performed and the results are taken into account so as to infer a diagnostic property of the computer system as a whole. In this paper we abstract fault-tolerant testing as the following problem concerning the color of the majority in a set of colored balls. Given a set of balls each colored with one of two colors, the majority problem is to determine whether or not there is a majority in one of the two colors. In case there is such a majority, the aim is to output a ball of the majority color, otherwise to declare that there is no majority. We propose algorithms for solving the majority problem by repeatedly testing only k-tuple queries. Namely, successive answers of an oracle (which accepts as input only k-tuples) to a sequence of k-tuple queries are assembled so as to determine whether or not the majority problem has a solution. An issue is to design an algorithm which minimizes the number of k-tuple queries needed in order to solve the majority problem on any possible input of n balls. In this paper we consider three querying models: Output, Counting, and General, reflecting the amount and type of information provided by the oracle on each test for a k-tuple.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».