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Enregistrement W4246352112 · doi:10.1002/net.20148

Uniformly optimal digraphs for strongly connected reliability

2006· article· en· W4246352112 sur OpenAlexaff
Jason I. Brown, Xiaohu Li

Notice bibliographique

RevueNetworks · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigraphCounterexampleConjectureCombinatoricsVertex (graph theory)Strongly connected componentReliability (semiconductor)MathematicsEnhanced Data Rates for GSM EvolutionGraphSimple (philosophy)ConnectivityTerminal (telecommunication)Vertex connectivityDirected graphDiscrete mathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Boesch et al. conjectured that for any n and m there exists a uniformly optimal (n,m)–graph Gn,m for all terminal reliability, that is, the all‐terminal reliability of Gn,m is at least as large as the all‐terminal reliability of any other graph G with n vertices and m edges, no matter what the probability of an edge being operational is. Although there are counterexamples known when one restricts attention to simple graphs, the conjecture remains open when one allows parallel edges. We consider the analogous problem for strongly connected reliability, that is, the probability that a digraph contains a spanning strongly connected subdigraph, given that each vertex is operational, but arcs are independently operational with probability p. We show that there do indeed exist uniformly optimal digraphs for strongly connected (n,m)–digraphs. We also show that if one restricts attention to simple digraphs (without parallel arcs) then such uniformly optimal digraphs need not exist. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. NETWORKS, Vol. 49(2), 145–151 2007

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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