Asynchronous Gathering in a Dangerous Ring
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
Consider a set of k identical asynchronous mobile agents located in an anonymous ring of n nodes. The classical Gather (or Rendezvous) problem requires all agents to meet at the same node, not a priori decided, within a finite amount of time. This problem has been studied assuming that the network is safe for the agents. In this paper, we consider the presence in the ring of a stationary process located at a node that disables any incoming agent without leaving any trace. Such a dangerous node is known in the literature as a black hole, and the determination of its location has been extensively investigated. The presence of the black hole makes it deterministically unfeasible for all agents to gather. So, the research concern is to determine how many agents can gather and under what conditions. In this paper we establish a complete characterization of the conditions under which the problem can be solved. In particular, we determine the maximum number of agents that can be guaranteed to gather in the same location depending on whether k or n is unknown (at least one must be known). These results are tight: in each case, gathering with one more agent is deterministically unfeasible. All our possibility proofs are constructive: we provide mobile agent algorithms that allow the agents to gather within a predefined distance under the specified conditions. The analysis of the time costs of these algorithms show that they are optimal. Our gathering algorithm for the case of unknown k is also a solution for the black hole location problem. Interestingly, its bounded time complexity is Θ(n); this is a significant improvement over the existing O(nlogn) bounded time complexity.
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.
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 | 0,000 | 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