Explicit Sensor Network Localization using Semidefinite Representations\n and Facial Reductions
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
The sensor network localization, SNL, problem in embedding dimension r,\nconsists of locating the positions of wireless sensors, given only the\ndistances between sensors that are within radio range and the positions of a\nsubset of the sensors (called anchors). Current solution techniques relax this\nproblem to a weighted, nearest, (positive) semidefinite programming, SDP,\ncompletion problem, by using the linear mapping between Euclidean distance\nmatrices, EDM, and semidefinite matrices. The resulting SDP is solved using\nprimal-dual interior point solvers, yielding an expensive and inexact solution.\n This relaxation is highly degenerate in the sense that the feasible set is\nrestricted to a low dimensional face of the SDP cone, implying that the Slater\nconstraint qualification fails. Cliques in the graph of the SNL problem give\nrise to this degeneracy in the SDP relaxation. In this paper, we take advantage\nof the absence of the Slater constraint qualification and derive a technique\nfor the SNL problem, with exact data, that explicitly solves the corresponding\nrank restricted SDP problem. No SDP solvers are used. For randomly generated\ninstances, we are able to efficiently solve many huge instances of this NP-hard\nproblem to high accuracy, by finding a representation of the minimal face of\nthe SDP cone that contains the SDP matrix representation of the EDM. The main\nwork of our algorithm consists in repeatedly finding the intersection of\nsubspaces that represent the faces of the SDP cone that correspond to cliques\nof the SNL problem.\n
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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