Small Cluster in Cyber Physical Systems: Network Topology, Interdependence and Cascading Failures
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
In cyber physical system (CPS), computational resources and physical resources are strongly correlated and mutually dependent. Cascading failures occur between coupled networks, cause the system more fragile than single network. Besides widely used metric giant component, we study small cluster (small component) in interdependent networks after cascading failures occur. We first introduce an overview on how small clusters distribute in various single networks. Then we propose a percolation theory based mathematical method to study how small clusters be affected by the interdependence between two coupled networks. We prove that the upper bounds exist for both the fraction and the number of operating small clusters. Without loss of generality, we apply both synthetic network and real network data in simulation to study small clusters under different interdependence models and network topologies. The extensive simulations highlight our findings: except the giant component, considerable proportion of small clusters exists, with the remaining part fragmenting to very tiny pieces or even massive isolated single vertex; no matter how the two networks are tightly coupled, an upper bound exists for the size of small clusters. We also discover that the interdependent small-world networks generally have the highest fractions of operating small clusters. Three attack strategies are compared: Inter Degree Priority Attack, Intra Degree Priority Attack and Random Attack. We observe that the fraction of functioning small clusters keeps stable and is independent from the attack strategies.
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 | 0,000 | 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