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Enregistrement W2120958705 · doi:10.1142/s0218195901000638

SEARCHING A POLYGONAL REGION FROM THE BOUNDARY

2001· article· en· W2120958705 sur OpenAlexaff
I. Suzuki, YUICHI TAZOE, Masafumi Yamashita, Tiko Kameda

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computational Geometry & Applications · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGuidance and Control Systems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoundary (topology)Polygon (computer graphics)Monotone polygonMathematicsConjectureVisibility polygonCombinatoricsEquivalence (formal languages)Simple polygonComputer scienceDiscrete mathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polygon search is the problem of finding mobile intruders who move unpredictably in a polygonal region, using one or more mobile searchers. Different levels of vision are assumed to model the ability of the searchers. In this paper we mainly consider a special case of this problem, termed boundary search, in which a single searcher has to find the intruders from the boundary of the region. Our main result is that a single searcher whose vision is limited to the ray of a single flashlight is just as capable as a single searcher having a light bulb that gives 360° vision, that is, any polygon that can be searched by the latter from the boundary can also be searched by the former from the boundary. The proof of the equivalence uses another new result, termed Monotonic Extension Theorem, together with a two-dimensional diagram called the planar boundary visibility map that represents the status of the search as a function of time. We partially settle a long-standing conjecture on the equivalence of the abilities of two types of searchers, one having two flashlights and the other having full 360° vision, for the general (non-boundary) polygon search problem.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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