Reliability and Criticality Analysis of Communication Networks by Stochastic Computation
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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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».