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
Robust network design takes the very successful framework of robust optimization and applies it to the area of network design, motivated by applications in communication networks. The main premise is that demands across the network are not fixed, but are variable or uncertain. However, they are known to fall within a prescribed uncertainty set. Our solution must have sufficient capacity to route any demand in this set; moreover, the routing must be oblivious, meaning it must be fixed up front, and not depend on the particular choice of demand from within the uncertainty set. A particular choice of uncertainty set within this framework yields the "hose model", which has received particular attention due to applications to virtual private networks. A 2-approximation was known for the problem, using a solution template in the form of a tree. It was conjectured that this tree solution is actually always optimal; this became known as the "VPN Conjecture". As one of the central results of this thesis, we prove this conjecture in full generality. In addition, we demonstrate a counterexample to a stronger multipath (fractional routing) version of the conjecture which had also been proposed. We initiate a study of the robust network design problem more generally, with a focus on approximability. In the general model, where the uncertainty set is given by an arbitrary separable polyhedron, we give a strong inapproximability result. We then consider a new and natural model generalizing the symmetric hose model, based on demands routable on a given tree, and provide a constant factor approximation algorithm. Lastly, we compare oblivious routing with the much more flexible (but also less practical) dynamic routing scheme where the routing may vary depending on the demand pattern. We show that in the worst case, the cost of an optimal oblivious routing solution can be much more expensive than the dynamic optimum, by up to a logarithmic factor.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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