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Enregistrement W7004806307

Palindrome Recognition In The Streaming Model

2014· dissertation· en· W7004806307 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésPalindromeSubstringString (physics)Sublinear functionMultiplicative functionRewritingPoint (geometry)Time complexityRandomized algorithm
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A palindrome is defined as a string which reads forwards the same as backwards, like, for example, the string "racecar." In the Palindrome Problem, one tries to find all palindromes in a given string. In contrast, in the case of the Longest Palindromic Substring Problem, the goal is to find an arbitrary one of the longest palindromes in the string. In this paper we present three algorithms in the streaming model for the above problems, where at any point in time we are only allowed to use sublinear space. We first present a one-pass randomized algorithm that solves the Palindrome Problem. It has an additive error and uses O(sqrt(n)) space. We also give two variants of the algorithm which solve related and practical problems. The second algorithm determines the exact locations of all the longest palindromes using two passes and O(sqrt(n))) space. The third algorithm is a one-pass randomized algorithm, which solves the Longest Palindromic Substring Problem. It has a multiplicative error using only O(log(n)) space. Moreover, we give a matching lower bound for any one-pass algorithm having additive error.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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