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Enregistrement W2981507393 · doi:10.1109/itc31.2019.00010

Fluctuations Around the Mean-Field for a Large Scale Erlang Loss System Under the SQ(d) Load Balancing

2019· article· en· W2981507393 sur OpenAlex
Thirupathaiah Vasantam, Ravi R. Mazumdar

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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAdvanced Queuing Theory Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErlang (programming language)ServerPoisson processErlang distributionLimit (mathematics)Poisson distributionDiscrete mathematicsComputer scienceExponential distributionAlgorithmMathematicsStatisticsTheoretical computer scienceMathematical analysisComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study the fluctuations of the transient and stationary empirical distributions around the meanheld for a large scale multi-server Erlang Loss system that has N servers. Jobs arrive according to a Poisson process with rate Nλ and each incoming job is dispatched by a central job dispatcher to the server with the minimum occupancy among d randomly chosen servers with ties broken uniformly at random. Previous works have studied the mean-held limit of this model and characterized the asymptotic behavior of the system when N → ∞. In this paper, we focus on quantifying the resulting error when we approximate the transient and stationary behavior of the system when N is large by the mean-held of the system. We obtain functional central limit theorems (FCLTs) by studying the limit of a suitably scaled fluctuation process of the stochastic empirical process of the model with index N around the mean-held limit when N → ∞. We show that for both the transient and stationary regimes, the limiting process is characterized by an OrnsteinUhlenbeck (OU) process. We also show that the interchange of limits lim <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">N→∞</sub> lim <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">t→∞</sub> = lim <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">t→∞</sub> lim <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">N→∞</sub> is valid under the CLT scaling. Finally, we exploit the FCLT to show that the gap between the exact average blocking probability of a job in the system with the number of servers N and the limiting average blocking probability which is a function of the hxed-point of the mean-held, is of the order o(N <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-</sup> <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1/2</sup> ) and thus establish the accuracy of the mean-held approximation for hnite N.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,811

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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