Approximating the minimum closest pair distance and nearest neighbor distances of linearly moving points
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».