MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2971459170 · doi:10.1155/2019/6480139

Analytically Simple and Computationally Efficient Results for the <i>GI</i><sup><i>X</i></sup>/<i>Geo</i>/<i>c</i> Queues

2019· article· en· W2971459170 sur OpenAlexaff
M. L. Chaudhry, James J. Kim, A. D. Banik

Notice bibliographique

RevueJournal of Probability and Statistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAdvanced Queuing Theory Analysis
Établissements canadiensCanadian Armed ForcesRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimple (philosophy)QueueQueueing theoryBasis (linear algebra)MathematicsApplied mathematicsAlgorithmMathematical optimizationCombinatoricsComputer scienceDiscrete mathematicsStatisticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple solution to determine the distributions of queue-lengths at different observation epochs for the model GIX/Geo/c is presented. In the past, various discrete-time queueing models, particularly the multiserver bulk-arrival queues, have been solved using complicated methods that lead to incomplete results. The purpose of this paper is to use the roots method to solve the model GIX/Geo/c that leads to a result that is analytically elegant and computationally efficient. This method works well even for the case when the inter-batch-arrival times follow heavy-tailed distributions. The roots of the underlying characteristic equation form the basis for all distributions of queue-lengths at different time epochs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Probability and StatisticsMême sujetAdvanced Queuing Theory AnalysisTravaux en français237 207