Notice bibliographique
Résumé
In this thesis we will analyse the two algorithms for linear programming (LP) presented by Stojkovic and Stanimirovic [15] in 2001. One of the methods, which the authors call the "minimal angles method" (MA method) was designed to determine either an optimal extreme point or an extreme point adjacent to an optimal extreme point. Unfortunately, the theorem upon which the MA method is based is not valid. This was shown by Li [10] in 2004 with two counterexamples. We will show that one of the counterexamples itself is not valid, and will provide an alternate, valid counterexample. We will also provide a careful study of the MA method to see if there is a class of LP, where it can be applied. This leads to a method we call the "active cone method" which can be used for 2 variable LPs. The second method of Stojkovic and Stanimirovic [15] in 2001 uses an analogy to Game Theory to devise a process, based on "dominated strategies", to simplify a certain class of LP. We extend this idea and present an iterative method which provides further reduction to a large class of LPs.Dept. of Mathematics and Statistics. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2004 .W365. Source: Masters Abstracts International, Volume: 43-03, page: 0987. Advisers: R. J. Caron; T. Traynor. Thesis (M.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2004.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,133 | 0,038 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».