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Enregistrement W3137028441

Classifications of Asynchronous Shared Memory Objects

2019· dissertation· en· W3137028441 sur OpenAlexfundno aff
David Chan

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésAsynchronous communicationComputer scienceCognitive sciencePsychologyComputer network
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the early days of the shared memory model for distributed computing, researchers have sought a simple and precise characterization of an object’s ability to implement other objects in a wait-free manner. The first candidate for such a characterization was the consensus number of an object [24]. But a characterization based on consensus numbers is not precise: there are pairs of objects with the same consensus number that are not equivalent (i.e., one object cannot be wait-free implemented by instances of the other and registers) [2, 42]. A more recent candidate for such a characterization is the set agreement power of an object [15]. In this thesis, we show that this characterization is not precise even for the case of deterministic objects: there are pairs of deterministic objects with the same set agreement power that are not equivalent. Next, we show that there are uncountably many objects with distinct set agreement power. Consequently, a precise characterization of an object’s ability to implement other objects in a wait-free manner must classify objects into uncountably many cells. This suggests that there is no simple and precise characterization of objects, since the cells of an uncountable classification cannot be labeled using simple integers (as in Herlihy’s hierarchy) or even finite sequences of integers. Finally, we introduce a generalization of consensus called bounded disagreement, which differs from set agreement in that it restricts the number of disagreeing processes rather than the number of disagreeing values. More precisely, the l-bounded disagreement task for n processes has the following requirement: there is a value v such that at most l processes (the disagreers) decide values that are not v. We then show that for every integer n ≥ 2, there is a bounded disagreement object that has consensus number n, but is not equivalent to the n-consensus object. Prior to this work, the only objects known to have this unusual characteristic for n ≥ 2 (which shows that the characterization of objects via consensus numbers is not precise) were artificial objects crafted solely for the purpose of exhibiting this behaviour [2, 42].

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)0,015
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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