Bounds on end-to-end delay and jitter in input-buffered and internally-buffered IP networks
Notice bibliographique
Résumé
Bounds on the end-to-end delay, jitter and service lead/lag for all statically-provisioned multimedia traffic flows routed through any network of input-queued (IQ) switches are presented. A recursive fair stochastic matrix decomposition (RFSMD) algorithm is used to determine near-optimal transmission schedules for each switch, where the jitter and service lead/lag of all flows are simultaneously bounded by K middot IIDT time-slots for small constant K, where IIDT denotes the ideal inter-departure time for each flow. It is established that: (a) the number of buffered cells per flow per switch is near-minimal and bounded by O(K) cells, (b) the end-to-end queueing delay along an H-hop path is near-minimal and bounded by O(KH middot IIDT ) time-slots, (c) the end-to-end jitter and service lead/lag are near-minimal and bounded by O(K middot IIDT ) time-slots (the jitter is not cumulative), and (d) all network-introduced jitter can be provably removed using small playback buffers with O(K) cells. It follows that all statically-provisioned traffic flows, including VOIP, IPTV and Video-on-Demand traffic, can be delivered with essentially-perfect QoS even at 100% loads, thereby achieving the optimal statistical multiplexing gain. The bounds also apply when the crossbar switches use a combination of IQs and crosspoint queues. These theories explain several exhaustive results which have recently been presented in the literature.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».