Studies of interconnection networks with applications in broadcasting
Notice bibliographique
Résumé
The exponential growth of interconnection networks transformed the communication primitives into an important area of research. One of these primitives is the one-to-all communication, i.e. broadcasting. Its presence in areas such as static and mobile networks, Internet messaging, supercomputing, multimedia, epidemic algorithms, replicated databases, rumors and virus spreading, to mention only a few, shows the relevance of this primitive. In this thesis we focus on the study of interconnection networks from the perspective of two main problems in broadcasting: the minimum broadcast time problem and the minimum broadcast graph problem. Both problems are discussed under the 1-port constant model, which assumes that each node of the network can communicate with only one other node at a time and the transmitting time is constant, regardless of the size of the message. In the first part we introduce the minimum broadcast time function and we present two new properties of this function. One of the properties yields an iterative heuristic for the minimum broadcast time problem, which is the first iterative approach in approximating the broadcast time of an arbitrary graph. In the second part we give exact upper and lower bounds for the number of broadcast schemes in graphs. We also propose an algorithm for enumerating all the broadcast schemes and a random algorithm for broadcasting. In the third part we present a study of the spectra of Knödel graph and their applications. This study is motivated by the fact that, among the three known infinite families of minimum broadcast graphs, namely the hypercube, the recursive circulant, and the Knödel graph, the last one has the smallest diameter. In the last part we introduce a new measure for the fault tolerance of an interconnection network, which we name the global fault tolerance. Based on this measure, we make a comparative study for the above mentioned classes of minimum broadcast graphs, along with other classes of graphs with good communication properties.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».