Reliability and Criticality Analysis of Communication Networks by Stochastic Computation
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
Reliability is an important feature in the design and maintenance of a large-scale network. In this article, the reliability of information transmission between a transmitter and a receiver (i.e., a two-terminal network) is considered as a generalized connectivity framework of terminal nodes. As network complexity increases, existing approaches to reliability analysis are encountering significant challenges. In this article, stochastic computational models are presented to efficiently analyze the reliability and criticality of a two-terminal network. Non-Bernoulli sequences with fixed numbers of 1s and 0s are utilized to encode the signal probabilities, and improve computational efficiency and accuracy. Both unidirectional and bidirectional links are considered for the probabilistic information transition process by imperfect links. Imperfect nodes are also modeled by the stochastic model of an imperfect unidirectional link. Non-exponential failure distributions and correlated signals in a two-terminal network are readily handled by the stochastic approach. The reliability of a system with external deterministic failures on a link is compared to that of the system prior to the occurrence of the failures. The difference in reliability is referred to as the criticality of the link. An analysis is pursued for the critical links based on the value of criticality. The proposed approach can be used to analyze and improve network reliability when utilizing limited redundancy for protecting the links.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle