Notice bibliographique
Résumé
Shuffle on trajectories was introduced by Mateescu et al. [147] as a method of generalizing several studied operations on words, such as the shuffle, concatenation and insertion operations. This natural construction has received significant and varied attention in the literature. In this thesis, we consider several unexamined areas related to shuffle on trajectories. We first examine the state complexity of the shuffle on trajectories. We find that the density of the set of trajectories is an appropriate measure of the complexity of the associated operation, since low density sets of trajectories yield less complex operations. We introduce the operation of deletion along trajectories, which serves as an inverse to shuffle on trajectories. The operation is also of independent interest, and we examine its closure properties. The study of deletion along trajectories also leads to the study of language equations and systems of language equations with shuffle on trajectories. The notion of shuffle on trajectories also has applications to the theory of codes. Each shuffle on trajectories operation defines a class of languages. Several of these language classes are important in the theory of codes, including the prefix-, suffix-, biprefix-codes and the hypercodes. We investigate these classes of languages, decidability questions, and related binary relations. We conclude with results relating to iteration of shuffle and deletion on trajectories. We characterize the smallest language closed under shuffle on trajectories or deletion along trajectories, as well as generalize the notion of primitive words and primitive roots. Further examination of language equations are also possible with the iterated counterparts of shuffle and deletion along trajectories.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 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 ».