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Enregistrement W2950330863

Deterministic Computations on a PRAM with Static Processor and Memory Faults

2017· preprint· en· W2950330863 sur OpenAlexaff
Bogdan S. Chlebus, Leszek Gąsieniec, Andrzej Pelc

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallel computingComputer scienceConstant (computer programming)SlowdownBinary logarithmPreprocessorComputationFraction (chemistry)AlgorithmDiscrete mathematicsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider Parallel Random Access Machine (PRAM) which has some processors and memory cells faulty. The faults considered are static, i.e., once the machine starts to operate, the operational/faulty status of PRAM components does not change. We develop a deterministic simulation of a fully operational PRAM on a similar faulty machine which has constant fractions of faults among processors and memory cells. The simulating PRAM has $n$ processors and $m$ memory cells, and simulates a PRAM with $n$ processors and a constant fraction of $m$ memory cells. The simulation is in two phases: it starts with preprocessing, which is followed by the simulation proper performed in a step-by-step fashion. Preprocessing is performed in time $O((\frac{m}{n}+ \log n)\log n)$. The slowdown of a step-by-step part of the simulation is $O(\log m)$.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,142 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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