Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of decontaminating a network infected by a mobile virus. The goal is to perform the task using as small a team of antiviral agents, avoiding any recontamination of disinfected areas, and minimizing the amount of agents' movements across the network. In all the existing literature, it is assumed that the immunity level of a disinfected site is nil. In this paper we consider the network decontamination problem under a new model of immunity to recontamination: we consider the case when a disinfected vertex, after the cleaning agent has gone, will become recontaminated only if a weak majority of its neighbours are infected. We study the effects of this level of immunity on the number of antiviral agents necessary to decontaminate the entire network. We focus on tori and on trees, and establish lower-bounds on the team size; we also establish lower bounds on the number of moves performed by an optimal-size time of cleaners. We design and present strategies for disinfecting tori and trees; we prove that these strategies are optimal in terms of both team size and number of moves. In particular, the upper and lower bounds are tight for tree networks and for synchronous tori; the bounds are within a constant factor of each other in the case of asynchronous tori.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».