Notice bibliographique
Résumé
Working in Winfree's abstract tile assembly model, we show that a constant-sized tile assembly system can be programmed through relative tile concentrations to build an $n\times n$ square with high probability for any sufficiently large n. This answers an open question of Kao and Schweller [Automata, Languages and Programming, Lecture Notes in Comput. Sci. 5125, Springer, Berlin, 2008, pp. 370–384], who showed how to build an approximately $n\times n$ square using tile concentration programming and asked whether the approximation could be made exact with high probability. We show how this technique can be modified to answer another question of Kao and Schweller by showing that a constant-sized tile assembly system can be programmed through tile concentrations to assemble arbitrary finite scaled shapes, which are shapes modified by replacing each point with a $c\times c$ block of points for some integer c. Furthermore, we exhibit a smooth trade-off between specifying bits of n via tile concentrations versus specifying them via hard-coded tile types, which allows tile concentration programming to be employed for specifying a fraction of the bits of “input” to a tile assembly system, under the constraint that concentrations can be specified to only a limited precision. Finally, to account for some unrealistic aspects of the tile concentration programming model, we show how to modify the construction to use only concentrations that are arbitrarily close to uniform.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».