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
A team consisting of an unknown number of mobile agents, starting from different nodes of an unknown network, have to meet at the same node. Agents move in synchronous rounds. Each agent has a different label. Up to f of the agents are Byzantine. We consider two levels of Byzantine behavior. A strongly Byzantine agent can choose an arbitrary port when it moves and it can convey arbitrary information to other agents, while a weakly Byzantine agent can do the same, except changing its label. What is the minimum number of good agents that guarantees deterministic gathering of all of them, with termination? We solve exactly this Byzantine gathering problem in arbitrary networks for weakly Byzantine agents and give approximate solutions for strongly Byzantine agents, both when the size of the network is known and when it is unknown. It turns out that both the strength versus the weakness of Byzantine behavior and the knowledge of network size significantly impact the results. For weakly Byzantine agents, we show that any number of good agents permits solving the problem for networks of known size. If the size is unknown, then this minimum number is f +2. More precisely, we show a deterministic polynomial algorithm that gathers all good agents in an arbitrary network, provided that there are at least f +2 of them. We also provide a matching lower bound: we prove that if the number of good agents is at most f +1, then they are not able to gather deterministically with termination in some networks. For strongly Byzantine agents, we give a lower bound of f +1, even when the graph is known: we show that f good agents cannot gather deterministically in the presence of f Byzantine agents even in a ring of known size. On the positive side, we give deterministic gathering algorithms for at least 2 f +1 good agents when the size of the network is known and for at least 4 f +2 good agents when it is unknown.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 découle