NETWORK DECONTAMINATION IN PRESENCE OF LOCAL IMMUNITY
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of decontaminating a network infected by a mobile virus. The goal is to perform the task using as small a team of antiviral agents as possible, avoiding recontamination of disinfected areas. In all the existing literature, it is assumed that the immunity level of a decontaminated site is nil; that is, a decontaminated node, in absence of an antiviral agent on site, may be re-contaminated by any infected neighbour. The network decontamination problem is studied here under a new model of immunity to recontamination: we consider the case when a decontaminated vertex, after the cleaning agent has gone, will become recontaminated only if a majority of its neighbours are infected. We study the impact that the presence of local immunity has on the number of antiviral agents necessary to decontaminate the entire network. We establish both lower and upper bounds on the number cleaners in the case of (multidimensional) toroidal meshes, graphs of vertex degree at most three (e.g., cubic graphs, binary trees, etc.), and of tree networks. In all cases the established bounds are tight. All upper-bound proofs are constructive; i.e., we exhibit decontamination protocol achieving the claimed bound. We also analyze the total number of moves performed by the agents, and establish tight bounds in some cases.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».