Notice bibliographique
Résumé
Given an undirected and unweighted graph G, the subgraph S is an additive spanner of G with delay d if the distance between any two vertices in S is no more than d greater than their distance in G.It is known that the problem of finding additive spanners of arbitrary graphs for any fixed value of d with a minimum number of edges is NP-hard.Additive spanners are used as substructures for communication networks which are subject to design constraints such as minimizing the number of connections in the network, or permitting only a maximum number of connections at any one node.In this thesis, we consider the problem of constructing good additive spanners.We say that a spanner is "good" if it contains few edges, but not necessarily a minimum number of them.We present several algorithms which, given a graph G and a delay parameter d as input, produce a graph S which is an additive spanner of G with delay d.We evaluate each of these algorithms experimentally over a large set of input graphs, and for a series of delay values.We compare the spanners produced by each algorithm against each other, as well as against spanners produced by the best-known constructions for those graph classes with known additive spanner constructions.We highlight several algorithms which consistently produce spanners which are good with respect to the spanners produced by the other algorithms, and which are nearly as good as or, in some cases, better than the spanners produced by the constructions.Finally, we conclude with a discussion of future algorithmic approaches to the construction of additive spanners, as well as a list of possible applications for additive spanners beyond the realm of communication networks.To Stanley "Uncle Willie" Wilson, who knows a thing or two about experimentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».