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Enregistrement W2130524435 · doi:10.1017/s0963548306008133

Searching for a Black Hole in Synchronous Tree Networks

2006· article· en· W2130524435 sur OpenAlexaff
Jurek Czyzowicz, Dariusz R. Kowalski, Ευριπίδης Μάρκου, Andrzej Pelc

Notice bibliographique

RevueCombinatorics Probability Computing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Agent-Based Network Management
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTree traversalNode (physics)Tree (set theory)Black boxBlack hole (networking)Computer scienceClass (philosophy)TRACE (psycholinguistics)MathematicsAlgorithmCombinatoricsComputer networkPhysicsArtificial intelligenceRouting (electronic design automation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A black hole is a highly harmful stationary process residing in a node of a network and destroying all mobile agents visiting the node, without leaving any trace. We consider the task of locating a black hole in a (partially) synchronous tree network, assuming an upper bound on the time of any edge traversal by an agent. The minimum number of agents capable of identifying a black hole is two. For a given tree and given starting node we are interested in the fastest-possible black hole search by two agents. For arbitrary trees we give a 5/3-approximation algorithm for this problem. We give optimal black hole search algorithms for two ‘extreme’ classes of trees: the class of lines and the class of trees in which any internal node (including the root which is the starting node) has at least two children.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations52
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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