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Enregistrement W2463954311 · doi:10.1145/3280823

Deterministic Graph Exploration with Advice

2018· preprint· en· W2463954311 sur OpenAlexafffund
Barun Gorain, Andrzej Pelc

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Algorithms · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec en Outaouais
Mots-clésOracleAdvice (programming)GraphComputer scienceTheoretical computer scienceTime complexityCombinatoricsA priori and a posterioriNode (physics)Discrete mathematicsMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the fundamental task of graph exploration. An n -node graph has unlabeled nodes, and all ports at any node of degree d are arbitrarily numbered 0,…, d −1. A mobile agent, initially situated at some starting node v , has to visit all nodes and stop. The time of the exploration is the number of edge traversals. We consider the problem of how much knowledge the agent has to have a priori , to explore the graph in a given time, using a deterministic algorithm. Following the paradigm of algorithms with advice , this a priori information (advice) is provided to the agent by an oracle , in the form of a binary string, whose length is called the size of advice . We consider two types of oracles. The instance oracle knows the entire instance of the exploration problem, i.e., the port-numbered map of the graph and the starting node of the agent in this map. The map oracle knows the port-numbered map of the graph but does not know the starting node of the agent. What is the minimum size of advice that must be given to the agent by each of these oracles, so that the agent explores the graph in a given time? We first determine the minimum size of advice to achieve exploration in polynomial time. We prove that some advice of size log log log n − c , for any constant c , is sufficient for polynomial exploration, and that no advice of size log log log n −ϕ ( n ), where ϕ is any function diverging to infinity, can help to do this. These results hold both for the instance and for the map oracles. On the other side of the spectrum, when advice is large, there are two natural time thresholds: Θ ( n 2 ) for a map oracle, and Θ ( n ) for an instance oracle. This is because, in both cases, these time benchmarks can be achieved with sufficiently large advice (advice of size O ( n log n ) suffices). We show that, with a map oracle, time Θ ( n 2 ) cannot be improved in general, regardless of the size of advice. What is then the smallest advice to achieve time Θ ( n 2 ) with a map oracle? We show that this smallest size of advice is larger than n δ , for any δ < 1/3. For large advice, the situation changes significantly when we allow an instance oracle instead of a map oracle. In this case, advice of size O ( n log n ) is enough to achieve time O ( n ). Is such a large advice needed to achieve linear time? We answer this question affirmatively. Indeed, we show more: with any advice of size o ( n log n ), the time of exploration must be at least n ϵ , for any ϵ < 2, and with any advice of size O ( n ), the time must be Ω( n 2 ). We finally look at Hamiltonian graphs, as for them it is possible to achieve the absolutely optimal exploration time n −1, when sufficiently large advice (of size o ( n log n )) is given by an instance oracle. We show that a map oracle cannot achieve this: regardless of the size of advice, the time of exploration must be Ω( n 2 ), for some Hamiltonian graphs. However, even for the instance oracle, with advice of size o ( n log n ), optimal time n −1 cannot be achieved: Indeed, we show that the time of exploration with such advice must sometimes exceed the optimal time n −1 by a summand n ϵ , for any ϵ < 1.

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)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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