Distribution of IMUNES system : graph partitioning
Bibliographic record
Abstract
In meiner Masterarbeit habe ich eine Graph-Partitionierungs Heuristik in IMUNES System implementiert. IMUNES ist ein Programm für Netzwerk Emulation / Simulation. Da die Netzwerk Emulation und Simulation sehr Rechenintensive sind, ist eine Methode für die Aufteilung der Belastung zwischen verteilten Systemen erforderlich. Die Emulation in IMUNES ist als ein Graph dargestellt, so dass das Problem der Aufteilung der Belastung ist als das Problem der Aufteilung von Knoten und Kanten des Graphen ("Graph-Partitionierung") behandelt. Nach METIS Graph-Partitionierung Algorithmuns, habe ich die Graph-Partitionierung mit drei Phasen implementiert. In der ersten Phase, Vergröberung (Coarsening), eine Hierarchie von Annäherungen an das ursprüngliche Problem wird erzeugt. In der zweiten Phase, wird eine Eingangslösung für das Problem gefunden, die dann iterativ in der dritte Phase verfeinert wird. In den Hauptteil dieser Masterarbeit beschreibe ich die Implementation der drei Phasen des Multilevel-Partitioning Algorithmus in IMUNES. Das Ziel meiner Masterarbeit war die Implementation des Echtzeit - Job - Partitionierung in IMUNES System. Nach der Implementation habe ich einige Effizienz- und Qalitätsbewertungen durchgeführt. Bewertungsergebnisse am Ende der Arbeit zeigen, dass die Methoden das gleiche Qualitätsniveau von Partitionen erreichen, wie die Partitionen abgeleitet von der METIS Methode, benötigen aber mehr Zeit, wegen den Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Plattformunabhängigkeit durch die Tcl/Tk Skriptsprache anstatt eine kompilierte Programmiersprache.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".