Groupings and Pairings in Anonymous Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We consider a network of processors in the absence of unique identities, and study the k-Grouping problem of partitioning the processors into groups of size k and assigning a distinct identity to each group. The case k = 1 corresponds to the well known problems of leader election and enumeration for which the conditions for solvability are already known. The grouping problem for k ≥ 2 requires to break the symmetry between the processors partially, as opposed to problems like leader election or enumeration where the symmetry must be broken completely (i.e. a node has to be distinguishable from all other nodes). We determine what properties are necessary for solving these problems, characterize the classes of networks where it is possible to solve these problems, and provide a solution protocol for solving them. For the case k = 2 we also consider a stronger version of the problem, called Pairing where each processor must also determine which other processor is in its group. Our results show that the solvable class of networks in this case varies greatly, depending on the type of prior knowledge about the network that is available to the processors. In each case, we characterize the classes of networks where Pairing is solvable and determine the necessary and sufficient conditions for solving the problem. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».