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Enregistrement W2616617106 · doi:10.1142/s0129054117500137

Worst Case Branching and Other Measures of Nondeterminism

2017· article· en· W2616617106 sur OpenAlexaff
Alexandros Palioudakis, Kai Salomaa, Selim G. Akl

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Foundations of Computer Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNondeterministic algorithmTRACE (psycholinguistics)MathematicsComputationUpper and lower boundsNondeterministic finite automatonTree (set theory)Bounded functionDiscrete mathematicsBranching (polymer chemistry)AutomatonCombinatoricsComputer scienceAlgorithmAutomata theoryTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many nondeterminism measures for finite automata have been studied in the literature. The tree width of an NFA (nondeterministic finite automaton) counts the number of leaves of computation trees as a function of input length. The trace of an NFA is defined in terms of the largest product of the degrees of nondeterministic choices in computations on inputs of given length. Branching is the corresponding best case measure based on the product of nondeterministic choices in the computation that minimizes this value. We establish upper and lower bounds for the trace of an NFA in terms of its tree width. We give a tight bound for the size blow-up of determinizing an NFA with finite trace. Also we show that the trace of any NFA either is bounded by a constant or grows exponentially.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,554

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,290 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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