On the power of bounded asynchrony: convergence by autonomous robots with limited visibility
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 A distributed algorithm $${\mathcal {A}}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>A</mml:mi> </mml:math> solves the Point Convergence task if an arbitrarily large collection of entities, starting in an arbitrary configuration, move under the control of $${\mathcal {A}}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>A</mml:mi> </mml:math> to eventually form and thereafter maintain configurations in which the separation between all entities is arbitrarily small. This fundamental task in the standard $$\mathcal {OBLOT}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>OBLOT</mml:mi> </mml:math> model of autonomous mobile entities has been previously studied in a variety of settings, including full visibility, exact measurements (including distances and angles), and synchronous activation of entities. Our study concerns the minimal assumptions under which entities, moving asynchronously with limited and unknown visibility range and subject to limited imprecision in measurements, can be guaranteed to converge in this way. We present an algorithm operating under these constraints that solves Point Convergence , for entities moving in two or three dimensional space, with any bounded degree of asynchrony. We also prove that under similar realistic constraints, but unbounded asynchrony, Point Convergence in the plane is not possible in general, contingent on the natural assumption that algorithms maintain the (visible) connectivity among entities present in the initial configuration. This variant, that we call Cohesive Convergence , serves to distinguish the power of bounded and unbounded asynchrony in the control of autonomous mobile entities, settling a long-standing question whether in the Euclidean plane synchronously scheduled entities are more powerful than asynchronously scheduled entities.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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