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Enregistrement W7023942031

Population Protocols: Expressiveness, Succinctness and Automatic Verification.

2020· dissertation· en· W7023942031 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuemediaTUM (Technical University of Munich) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Graduate School of Science and EngineeringFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSuccinctnessPopulationCLARITYFocus (optics)ComputationSpace (punctuation)Correctness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population protocols (Angluin et al., PODC, 2004) are a model of distributed computation in which identical, finite-state, passively mobile agents interact in pairs to achieve a common goal.In the basic model of population protocols, agents compute number predicates by reaching a stable consensus.It is well known that population protocols compute precisely the semilinear predicates, or, equivalently, the predicates definable in Presburger arithmetic, the first-order theory of the natural numbers equipped with addition and the standard linear order.This thesis investigates three fundamental questions of the theory of population protocols: Space complexity, verification complexity, and expressiveness of reasonable extensions.First and foremost, I would like to thank my doctoral advisor, Javier Esparza, for his invaluable guidance and support.Javier gave me plenty of opportunities for personal growth; his focus on clarity and precision helped me become a better researcher,

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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