State estimation for systems with unobservable packet losses: Approximate estimation, stability, and performance analysis
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
Abstract For a system with packet losses, if the estimator can observe the status of packet losses, it is called a system with observable packet losses (an OPL system); otherwise, it is called a system with unobservable packet losses (a UPL system). We obtain the optimal estimator (OE) for UPL systems, which consists of an exponentially increasing number of items, and thus is computationally intractable. To address the computation issue, we design an approximate optimal estimator (AOE), which can be computed recursively. The proposed AOE features a theoretically‐proven stability condition and a theoretically‐guaranteed superiority to the optimal linear estimator (OLE). Specifically, for stability, we prove that for a stable UPL system, both the OE and the proposed AOE are stable; for performance, we show that both the OE and the proposed AOE are superior to the OLE in the mean sense. Then, we obtain a tight upper bound of the performance deviation between the OE and the proposed AOE. Finally, numerical examples are presented to illustrate the obtained results and the effectiveness of the proposed AOE in estimating system states when the packet‐loss status, that is, the private information of packet losses, cannot be observed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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