Approximate reliability of multi‐state two‐terminal networks by stochastic analysis
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 system. Usually, for a two‐terminal network reliability is a measure for the connectivity between the source and sink nodes. Various approaches have been presented to evaluate system reliability; however, they become cumbersome or prohibitive due to the large computational complexity, especially when multiple states are considered for nodes. In this study, a stochastic approach is presented for estimating corresponding reliability. Randomly permuted sequences with fixed numbers of multiple values are generalized from non‐Bernoulli binary sequences to model the multi‐state property. State probabilities are represented by randomly permuted sequences to improve both computational efficiency and accuracy. Stochastic models are then constructed for arcs and nodes with different capacities. The proposed stochastic analysis is capable of predicting reliability at high accuracy and without a need for constructing the commonly‐used but complex multi‐state minimal cut vectors. Non‐exponential distributions and correlated signals are readily handled by the stochastic approach for a general network. Results obtained through the stochastic analysis are compared with exact values and those found by Monte Carlo simulation. The accuracy, efficiency and scalability of the stochastic approach are assessed by evaluating several case studies.
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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