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Enregistrement W2612901339 · doi:10.1002/nem.1874

Reference node selection in dynamic tree

2014· article· en· W2612901339 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Network Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Time Synchronization Technologies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNode (physics)Network packetHop (telecommunications)ComputationPath (computing)Tree (set theory)Context (archaeology)AlgorithmComputer networkMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY The reference node (RN) is a central node that has minimum distance/hop count to all other nodes in the network. This central node can play several critical roles such as being the time reference in order to synchronise computer nodes. For synchronisation, the main goal is to minimise the sum of synchronisation errors. The time synchronisation error, known for each link between two nodes, accumulates for each hop along the path used for synchronisation between two nodes. In such a context, the best RN is defined as having the minimal sum of time synchronisation errors between itself and every other node. Thus, the first step for error minimisation is to select a minimum spanning tree (MST), formed by the links with minimum synchronisation error, as synchronisation path. The second step is to select an RN, which minimises the sum of synchronisation errors to all nodes in the MST, as time reference for synchronisation. In a dynamic network, where communication links appear and disappear, and synchronisation accuracy improves as more packets are exchanged, a static RN would entail suboptimal synchronisation accuracy. All existing models in this area are limited to static RNs because of the computing cost of updating the RN, yielding a suboptimal total synchronisation error over time and causing problems if the selected node is removed from the dynamic network. This paper presents a novel and efficient method for dynamic RN selection in dynamic networks. The approach proposed in this paper improves the performance of RN computation and update in live mode for dynamic networks. This new method concentrates on the altered path with respect to the RN, each time the MST is updated. This provides an efficient way to find and maintain a RN incrementally in an average time complexity of O(log n) per update, which n is the total number of nodes in the network. The proposed approach was tested with a huge dynamic network containing 60 000 simulated nodes, in a number of different situations. The proposed approach achieves excellent running time while minimising synchronisation error. Although this work is currently used for time synchronisation purposes, several dynamic network tools can benefit from an efficient incremental algorithm to calculate hop counts and select a central point for the network. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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