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Enregistrement W2171369264 · doi:10.5555/1898699.1898784

Broadcasting and routing in faulty mesh networks

2006· article· en· W2171369264 sur OpenAlexaff
Miloš Stojmenović, Amiya Nayak

Notice bibliographique

RevueInternational Parallel and Distributed Processing Symposium · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBroadcasting (networking)Computer networkDistributed computingPolygon meshRouting (electronic design automation)Static routingNode (physics)Mesh networkingGeographic routingDynamic Source RoutingParallel computingRouting protocolTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Broadcasting is a data communication task in which one processor sends the same message to all other processors. Routing is a task where a source processor sends a message to a destination processor. A faulty node is in an error state and cannot participate in the activities or the communication in a given network. In this paper, we consider the family of mesh networks, which include the mesh connected computer (MCC), k-dimensional mesh, torus, and k-ary n-cube. Our goal is to design routing and broadcasting algorithms which will use local knowledge of faults, no additional resources, will work for an arbitrary number and structure of faults, will guarantee delivery to all nodes connected to the source, and will remain optimal in a fault free mesh. We did not find any solution in literature to satisfy these desirable properties. Our routing and broadcasting schemes for MCCs and tori, and our broadcasting algorithm for the all-port model on any faulty mesh network satisfy all of these properties. For routing and broadcasting in a one-port model in higher dimensions, a condition on fault structure needs to be met. We propose a new broadcasting algorithm which guarantees delivery to all processors connected to the source in the all-port model of faulty meshes. We then describe a routing algorithm that guarantees delivery in faulty MCCs and tori, the connectivity of the source and destination being the only obvious requirement. The algorithm can be extended to faulty k-D meshes and k-ary n-cubes, where the delivery will be guaranteed if healthy nodes in every 2-D submesh (sub-tori) remain connected. We then describe broadcasting algorithms for the one-port model, which again guarantee delivery to all connected processors in two-dimensional cases, and guarantee delivery in k-dimensional cases if healthy processors in every 2-D submesh (sub-tori) remain connected.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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