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Enregistrement W6929089696 · doi:10.4230/lipics.isaac.2024.15

On the Spanning and Routing Ratios of the Yao-Four Graph

2024· article· en· W6929089696 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuclidean distanceDistanceVertex (graph theory)Path graphSpannerGraphButterfly graphLine graphEuclidean geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Yao graph is a geometric spanner that was independently introduced by Yao [SIAM J. Comput., 1982] and Flinchbaugh and Jones [SIAM J. Algebr. Discret. Appl., 1981]. We prove that for any two vertices of the undirected version of the Yao graph with four cones, there is a path between them with length at most 13 + 5/√2 ≈ 16.54 times the Euclidean distance between the vertices, improving the previous best bound of approximately 54.62. We also present an online routing algorithm for the directed Yao graph with four cones that constructs a path between any two vertices with length at most 17 + 9/√2 ≈ 23.36 times the Euclidean distance between the vertices. This is the first routing algorithm for a directed Yao graph with fewer than six cones. The algorithm uses knowledge of the coordinates of the current vertex, the (up to) four neighbours of the current vertex, and the destination vertex to make a routing decision. It also uses one additional bit of memory. We show how to dispense with this single bit at the cost of increasing the length of the path to √{331 + 154√2} ≈ 23.43 times the Euclidean distance between the vertices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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