Notice bibliographique
Résumé
Shortest path problems are a well-studied class of problems in theoretical computer science. One particularly applicable type of shortest path problem is to find the geodesic shortest path on a terrain. This type of algorithm finds the shortest path between two points that stays on the surface of a terrain. The most popular methods for finding such a shortest path involve a variant of Dijkstra’s algorithm and run in time approximately !$#&% in the size of the terrain [5, 4]. These algorithms for calculating shortest paths on a terrain require a precise input; any errors in measuring the terrain translate into errors in the output of the algorithms. What appears to be a shortest path according to the given input may turn out to be longer than an alternate path in reality. Uncertain terrains are a new model for acknowledging and dealing with these errors. In this paper, we consider one version of the shortest path problem on uncertain terrains: the optimistic shortest path. Essentially, we would like to find the path whose length is smallest over all paths and over all possible real terrains. This seems to be a slight generalization of the traditional geodesic shortest path problem. We show that it is, in fact, more akin to the problem of finding the shortest path in three dimensions that avoids polyhedral obstacles. This problem was shown to be NP-hard by Canny and Reif [3] in 1986. It is from their proof that our work is derived.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».