Notice bibliographique
Résumé
In broadcasting, one node of a network has a message that must be learned by all other nodes. We study deterministic algorithms for this fundamental communication task in a very weak model of wireless communication. The only signals sent by nodes are beeps. Moreover, they are delivered to neighbors of the beeping node in an asynchronous way: the time between sending and reception is finite but unpredictable. We first observe that under this scenario, no communication is possible, if beeps are all of the same strength. Hence we study broadcasting in the bivalent beeping model, where every beep can be either soft or loud. At the receiving end, if exactly one soft beep is received by a node in a round, it is heard as soft. Any other combination of beeps received in a round is heard as a loud beep. The cost of a broadcasting algorithm is the total number of beeps sent by all nodes. We consider four levels of knowledge that nodes may have about the network: anonymity (no knowledge whatsoever), ad-hoc (all nodes have distinct labels and every node knows only its own label), neighborhood awareness (every node knows its label and labels of all neighbors), and full knowledge (every node knows the entire labeled map of the network and the identity of the source). We first show that in the anonymous case, broadcasting is impossible even for very simple networks. For each of the other three knowledge levels we provide upper and lower bounds on the minimum cost of a broadcasting algorithm. Our results show separations between all these scenarios. Perhaps surprisingly, the jump in broadcasting cost between the ad-hoc and neighborhood awareness levels is much larger than between the neighborhood awareness and full knowledge levels, although in the two former levels knowledge of nodes is local, and in the latter it is global.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».