Approximating the minimum closest pair distance and nearest neighbor distances of linearly moving points
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.
Notice bibliographique
Résumé
Given a set of n moving points in R d , where each point moves along a linear trajectory at arbitrary but constant velocity, we present an O ź ( n 5 / 3 ) -time algorithm1 to compute a ( 1 + ź ) -factor approximation to the minimum closest pair distance over time, for any constant ź 0 and any constant dimension d. This addresses an open problem posed by Gupta, Janardan, and Smid 1.More generally, we consider a data structure version of the problem: for any linearly moving query point q, we want a ( 1 + ź ) -factor approximation to the minimum nearest neighbor distance to q over time. We present a data structure that requires O ź ( n 5 / 3 ) space and O ź ( n 2 / 3 ) query time, O ź ( n 5 ) space and polylogarithmic query time, or O ź ( n ) space and O ź ( n 4 / 5 ) query time, for any constant ź 0 and any constant dimension d. 1The notation O ź is used to hide polylogarithmic factors. That is, O ź ( f ( n ) ) = O ( f ( n ) log c ź n ) , where c is a constant.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle