MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2144693841 · doi:10.1109/tc.2008.126

The Mixed-Radix Chinese Remainder Theorem and Its Applications to Residue Comparison

2008· article· en· W2144693841 sur OpenAlexaff
Shaoqiang Bi, Warren J. Gross

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Computers · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Residue Arithmetic
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModuloChinese remainder theoremResidue number systemBinary numberMathematicsModulo operationModuliArithmeticComparatorAdderResidue (chemistry)RemainderDiscrete mathematicsAlgorithmComputer scienceVoltagePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Chinese remainder theorem (CRT) and mixed-radix conversion (MRC) are two classic theorems used to convert a residue number to its binary correspondence for a given moduli set {P_n, · · · , P_2, P_1}. The MRC is a weighted number system and it requires operations modulo P_i only and hence magnitude comparison is easily performed. However, the calculation of the mixed-radix coefficients in the MRC is a strictly sequential process and involves complex divisions. Thus the residue-to-binary (R/B) conversions and residue comparisons based on the MRC require large delay. In contrast, the R/B conversion and residue comparison based on the CRT are fully parallel processes. However, the CRT requires large operations modulo M = P_n · · · P_2P_1. In this paper, a new mixed-radix CRT is proposed which possesses both the advantages of the CRT and the MRC, which are parallel processing, small operations modulo P_i only, and the efficiency of making modulo comparison. Based on the proposed CRT, new residue comparators are developed for the three-moduli set {2^n − 1, 2^n, 2^n + 1}. The FPGA implementation results show that the proposed modulo comparators are about 20% faster and smaller than one of the previous best designs.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations69
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on ComputersMême sujetCryptography and Residue ArithmeticTravaux en français237 207