Notice bibliographique
Résumé
An interesting property of an interconnected network (G) is the number of nodes at distance i from an arbitrary processor (u), namely the node centered surface area. This is an important property of a network due to its applications in various fields of study. \nIn this research, we investigate on the surface area of two important interconnection networks, (n, k)-arrangement graphs and (n, k)-star graphs. \nAbundant works have been done to achieve a formula for the surface area of these two classes of graphs, but in general, it is not trivial to find an algorithm to compute the surface area of such graphs in polynomial time or to find an explicit formula with polynomially many terms in regards to the graph's parameters. Among these studies, the most efficient formula in terms of computational complexity is the one that Portier and Vaughan proposed which allows us to compute the surface area of a special case of (n, k)-arrangement and (n, k)-star graphs when k = n-1, in linear time which is a tremendous improvement over the naive solution with complexity order of O(n * n!). The recurrence we propose here has the linear computational complexity as well, but for a much wider family of graphs, namely A(n, k) for any arbitrary n and k in their defined range. Additionally, for (n, k)-star graphs we prove properties that can be used to achieve a simple recurrence for its surface area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».