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Enregistrement W2952754000 · doi:10.7155/jgaa.00421

Lower Bounds for Graph Exploration Using Local Policies

2017· preprint· en· W2952754000 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

RevueJournal of Graph Algorithms and Applications · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBounded functionGraphComputer scienceAbstractionExponential functionTheoretical computer scienceEnhanced Data Rates for GSM EvolutionRobotCombinatoricsMathematicsDiscrete mathematicsMathematical optimizationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We give lower bounds for various natural node- and edge-based local strategies for exploring a graph. We consider this problem both in the setting of an arbitrary graph as well as the abstraction of a geometric exploration of a space by a robot, both of which have been extensively studied. We consider local exploration policies that use time-of-last-visit or alternatively least-frequently-visited local greedy strategies to select the next step in the exploration path. Both of these strategies were previously considered by Cooper et al. (2011) for a scenario in which counters for the last visit or visit frequency are attached to the edges. In this work we consider the case in which the counters are associated with the nodes, which for the case of dual graphs of geometric spaces could be argued to be intuitively more natural and likely more efficient. Surprisingly, these alternate strategies give worst-case superpolynomial/exponential time for exploration, whereas the least-frequently-visited strategy for edges has a polynomially bounded exploration time, as shown by Cooper et al. (2011).

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,859

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,276 · 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