Optimistic Shortest Paths on Uncertain Terrains
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle