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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | *'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | ||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效执行[[网络层析成像]]始终是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。从[[方法论]]角度，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，用于在线[[网络层析]]。在以下条件下严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) 最优分配对[[估计参数]]满足[[Lipschitz连续性]]；ii) [[参数估计]]量满足[[集中性]]。从[[应用]]角度展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包]][[网络]]；b) [[量子比特]][[翻转]][[网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署该[[算法]]时的对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的[[案例]]外，还通过[[仿真]]对比现有[[方法]]，验证[[算法]]在更广泛[[场景]]中的[[有效性]]。 | '''中文摘要'''：摘要：如何高效执行[[网络层析成像]]始终是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。从[[方法论]]角度，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，用于在线[[网络层析]]。在以下条件下严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) 最优分配对[[估计参数]]满足[[Lipschitz连续性]]；ii) [[参数估计]]量满足[[集中性]]。从[[应用]]角度展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包]][[网络]]；b) [[量子比特]][[翻转]][[网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署该[[算法]]时的对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的[[案例]]外，还通过[[仿真]]对比现有[[方法]]，验证[[算法]]在更广泛[[场景]]中的[[有效性]]。 | ||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效实施[[网络层析成像]]技术是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要执行多组[[探测实验]]，例如跨不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。本研究通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程：从[[方法论]]层面，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]；从[[理论]]层面，严格分析了[[算法]]在以下条件下的[[遗憾度]]——i) [[最优分配方案]]关于待估[[参数]]满足[[Lipschitz连续性]]，ii) [[参数估计]]量满足[[集中性]]。[[应用]]层面展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]]丢包[[网络]]，b) [[量子比特翻转]]网络，证明二者均满足[[理论条件]]并给出对应[[遗憾度]]。除[[理论验证]]案例外，还通过[[仿真实验]]对比现有方法，验证所提[[算法]]在更广泛[[场景]]下的[[有效性]]。 | |||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效实施[[网络层析成像]]始终是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要执行多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。本研究通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程：[[方法论]]层面，我们提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]；[[理论]]层面，在满足以下条件时严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) [[最优分配方案]]关于待估参数满足[[Lipschitz连续性]]，ii) [[参数估计]]量具有[[集中性]]。[[应用]]层面，我们展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包网络]]，b) [[量子比特]][[翻转网络]]，证明二者均满足[[理论]]条件并给出相应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的[[案例]]外，我们还通过[[仿真]]对比现有方法，验证所提[[算法]]在更广泛场景下的[[有效性]]。 | |||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效实施[[网络层析成像]]始终是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要执行多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。本研究通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程：[[方法论]]层面，我们提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]；[[理论]]层面，在满足以下条件时严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i)最优分配方案关于待估参数满足[[Lipschitz连续性]]，ii)参数估计量具有[[集中性]]。[[应用]]层面，我们展示两个[[案例研究]]：a)经典[[分组交换]][[丢包网络]]，b)[[量子比特]][[翻转网络]]，证明二者均满足理论条件并给出对应[[遗憾度]]。除这两个具理论保证的案例外，我们还通过[[仿真实验]]对比现有方法，验证所提算法在更广泛场景下的有效性。 | |||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效执行[[网络层析成像]]（network tomography）是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。从[[方法论]]角度，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，用于[[在线网络层析]]。在以下条件下严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) [[最优分配方案]]关于待估参数满足[[Lipschitz连续性]]；ii) [[参数估计]]量满足[[集中性]]。从[[应用]]角度，展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包网络]]；b) [[量子比特]][[翻转网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署该算法时的对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的案例外，还通过[[仿真实验]]对比现有方法，验证所提算法在更广泛场景下的[[有效性]]。 | |||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效执行[[网络层析成像]]始终是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如跨不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。[[方法论]]层面，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，实现[[自适应网络层析]]。在以下条件下严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) 最优分配方案关于待估参数满足[[Lipschitz连续性]]；ii) 参数估计量具有[[集中性]]。应用层面展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包网络]]；b) [[量子比特]][[翻转网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署该算法时的对应[[遗憾度]]。除[[理论验证]]案例外，还通过[[仿真]]对比现有方法，验证算法在更广泛场景下的有效性。 | |||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效实施[[网络层析成像]]始终是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要执行多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。本研究通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程：[[方法论]]层面，提出基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]；[[理论]]层面，严格分析了[[算法]]在以下条件下的[[遗憾值]]——i)最优分配方案关于待估参数满足[[Lipschitz连续性]]，ii)参数估计量满足[[集中性]]。[[应用]]层面展示两个[[案例研究]]：a)经典[[分组交换]]丢包[[网络]]，b)量子比特翻转[[网络]]，证明二者均满足[[理论条件]]并给出相应[[遗憾值]]。除[[理论验证]]案例外，还通过[[仿真实验]]对比现有方法，验证所提[[算法]]在更广泛场景下的有效性。 | |||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：如何高效执行[[网络层析成像]]始终是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如跨不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。本研究通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程：[[方法论]]层面，我们提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，严格分析了该算法在以下条件下的[[遗憾度]]——i)最优分配方案关于待估参数满足[[Lipschitz连续性]]，ii)参数估计量满足[[集中性]]；[[应用]]层面，我们展示两个[[案例研究]]：a)经典[[分组交换]]丢包网络，b)量子比特翻转网络，证明二者均满足[[理论条件]]并给出对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的案例外，我们还通过[[仿真]]对比现有方法，验证所提算法在更广泛场景下的有效性。 | |||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：如何高效执行[[网络层析]]成像是[[网络管理]]和[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。从[[方法论]]角度，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，用于在线[[网络层析]]。在以下条件下严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) 最优分配方案关于待估参数满足[[Lipschitz连续性]]；ii) 参数估计量满足[[集中性]]特性。从[[应用]]角度，展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包]][[网络]]；b) [[量子比特]][[翻转]][[网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署所提[[算法]]时的对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的[[案例]]外，还通过[[仿真]]对比现有方法，验证[[算法]]在更广泛场景下的有效性。 | |||
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* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效实施[[网络层析成像]]始终是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要执行多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。从[[方法论]]角度，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，用于[[在线网络层析]]。在以下条件下严格分析了[[算法]]的[[遗憾度]]：i) [[最优分配]]对[[估计参数]]满足[[Lipschitz连续性]]；ii) [[参数估计器]]具有[[集中性]]特性。从[[应用]]角度，展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]]丢包[[网络]]；b) [[量子比特]]翻转[[网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署该[[算法]]时的对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的[[案例]]外，还通过[[仿真]]对比现有[[方法]]，验证[[算法]]在更广泛[[场景]]中的[[有效性]]。 | |||
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* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效实施[[网络层析成像]]始终是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要执行多组[[探测实验]]，例如跨不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。[[方法论]]层面，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，该算法能自适应执行[[网络层析]]。我们严格分析了算法在以下条件下的[[遗憾度]]：i) [[最优分配方案]]关于待估参数满足[[Lipschitz连续性]]；ii) [[参数估计]]量满足[[集中性]]特性。[[应用]]层面，展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]]丢包[[网络]]；b) [[量子比特]]翻转[[网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署所提算法时的对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的案例外，还通过[[仿真]]对比现有方法，验证算法在更广泛场景中的[[有效性]]。 | |||
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* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：如何高效执行[[网络层析成像]]（network tomography）是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]与[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。从[[方法论]]角度，提出一种基于[[最优实验设计]]和[[最大似然估计]]原理的[[动态探针分配算法]]，用于在线[[网络层析]]。在以下条件下严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) 最优分配对[[估计参数]]满足[[Lipschitz连续性]]；ii) [[参数估计器]]满足[[集中性]]。从[[应用]]角度，展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包网络]]；b) [[量子比特]][[翻转网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署该[[算法]]时的对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的[[案例]]外，还通过[[仿真]]对比现有方法，验证[[算法]]在更广泛场景下的[[有效性]]。 | |||
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* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
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* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效执行[[网络层析成像]]（network tomography）是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]和[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。从[[方法论]]角度，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，用于[[在线网络层析]]。在以下条件下严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) [[最优分配]]对[[估计参数]]满足[[Lipschitz连续性]]；ii) [[参数估计器]]满足[[集中性]]。从[[应用]]角度，展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包网络]]；b) [[量子比特]][[翻转网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署该[[算法]]时的对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的[[案例]]外，还通过[[仿真]]对比现有[[方法]]，验证[[算法]]在更广泛[[场景]]中的[[有效性]]。 | |||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效执行[[网络层析成像]]是[[网络管理]]和[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如跨不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]和[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。从[[方法论]]角度，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，用于自适应执行[[网络层析]]。在以下条件下严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) 最优分配方案关于待估参数满足[[Lipschitz连续性]]；ii) 参数估计量满足[[集中性]]特性。从[[应用]]角度，展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包网络]]；b) [[量子比特]][[翻转网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署所提算法时的对应[[遗憾度]]。除这两个具[[理论保证]]的案例外，还通过[[仿真]]对比现有方法，验证算法在更广泛场景下的[[有效性]]。 | |||
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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：如何高效执行[[网络层析成像]]（network tomography）是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需要实施多组[[探测实验]]，例如通过不同[[路径]]或采用不同[[传输方式]]（包括[[单播]]和[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。从[[方法论]]角度，提出一种基于[[最优实验设计]]和[[最大似然估计]]原理的[[动态探测分配算法]]，用于[[在线网络层析]]。在以下条件下严格分析[[算法]][[遗憾度]]：i) [[最优分配]]对[[估计参数]]满足[[Lipschitz连续性]]；ii) [[参数估计器]]满足[[集中性]]。从[[应用]]角度，展示两个[[案例研究]]：a) 经典[[分组交换]][[丢包网络]]；b) [[量子比特]][[翻转网络]]。证明两种场景均满足[[理论条件]]，并给出部署该[[算法]]时的对应[[遗憾度]]。除这两个[[理论验证]]案例外，还通过[[仿真]]对比现有方法，证明[[算法]]在更广泛场景中的[[有效性]]。 | |||
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* '''原文标题'''：Online Experimental Design for Network Tomography | |||
* '''中文标题'''：网络断层扫描的在线实验设计 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-30 11:48:49+00:00 | |||
* '''作者'''：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley | |||
* '''分类'''：cs.NI | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：如何高效实施[[网络层析成像]]（network tomography）是[[网络管理]]与[[监控]]领域的核心问题。[[网络层析]]任务通常需执行多组探测实验，例如跨不同路径或采用不同传输方式（包括[[单播]]与[[组播]]）。我们研究如何通过[[在线序贯决策]]优化[[网络层析]]过程。方法论层面，提出一种基于[[最优实验设计]]原则和[[极大似然估计]]的[[动态探针分配算法]]，用于在线[[网络层析]]。在以下条件下严格分析算法[[遗憾度]]：i) 最优分配对估计参数满足[[Lipschitz连续性]]；ii) 参数估计器满足[[集中性]]。应用层面展示两个案例研究：a) 经典[[分组交换]]丢包网络；b) [[量子比特]]翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署该算法时的对应[[遗憾度]]。除理论保障案例外，还通过[[仿真]]对比现有方法，验证算法在更广泛场景下的有效性。 | |||
2025年5月18日 (日) 23:34的最新版本
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效执行网络层析成像始终是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要实施多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。从方法论角度，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，用于在线网络层析。在以下条件下严格分析算法遗憾度：i) 最优分配对估计参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计量满足集中性。从应用角度展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署该算法时的对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，还通过仿真对比现有方法，验证算法在更广泛场景中的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效实施网络层析成像技术是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要执行多组探测实验，例如跨不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。本研究通过在线序贯决策优化网络层析过程：从方法论层面，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法；从理论层面，严格分析了算法在以下条件下的遗憾度——i) 最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性，ii) 参数估计量满足集中性。应用层面展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络，b) 量子比特翻转网络，证明二者均满足理论条件并给出对应遗憾度。除理论验证案例外，还通过仿真实验对比现有方法，验证所提算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效实施网络层析成像始终是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要执行多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。本研究通过在线序贯决策优化网络层析过程：方法论层面，我们提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法；理论层面，在满足以下条件时严格分析算法遗憾度：i) 最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性，ii) 参数估计量具有集中性。应用层面，我们展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络，b) 量子比特翻转网络，证明二者均满足理论条件并给出相应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，我们还通过仿真对比现有方法，验证所提算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效实施网络层析成像始终是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要执行多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。本研究通过在线序贯决策优化网络层析过程：方法论层面，我们提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法；理论层面，在满足以下条件时严格分析算法遗憾度：i)最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性，ii)参数估计量具有集中性。应用层面，我们展示两个案例研究：a)经典分组交换丢包网络，b)量子比特翻转网络，证明二者均满足理论条件并给出对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，我们还通过仿真实验对比现有方法，验证所提算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效执行网络层析成像（network tomography）是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要实施多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。从方法论角度，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，用于在线网络层析。在以下条件下严格分析算法遗憾度：i) 最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计量满足集中性。从应用角度，展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署该算法时的对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，还通过仿真实验对比现有方法，验证所提算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效执行网络层析成像始终是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要实施多组探测实验，例如跨不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。方法论层面，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，实现自适应网络层析。在以下条件下严格分析算法遗憾度：i) 最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计量具有集中性。应用层面展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署该算法时的对应遗憾度。除理论验证案例外，还通过仿真对比现有方法，验证算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效实施网络层析成像始终是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要执行多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。本研究通过在线序贯决策优化网络层析过程：方法论层面，提出基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法；理论层面，严格分析了算法在以下条件下的遗憾值——i)最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性，ii)参数估计量满足集中性。应用层面展示两个案例研究：a)经典分组交换丢包网络，b)量子比特翻转网络，证明二者均满足理论条件并给出相应遗憾值。除理论验证案例外，还通过仿真实验对比现有方法，验证所提算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：如何高效执行网络层析成像始终是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要实施多组探测实验，例如跨不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。本研究通过在线序贯决策优化网络层析过程：方法论层面，我们提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，严格分析了该算法在以下条件下的遗憾度——i)最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性，ii)参数估计量满足集中性；应用层面，我们展示两个案例研究：a)经典分组交换丢包网络，b)量子比特翻转网络，证明二者均满足理论条件并给出对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，我们还通过仿真对比现有方法，验证所提算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
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- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：如何高效执行网络层析成像是网络管理和监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要实施多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。从方法论角度，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，用于在线网络层析。在以下条件下严格分析算法遗憾度：i) 最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计量满足集中性特性。从应用角度，展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署所提算法时的对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，还通过仿真对比现有方法，验证算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效实施网络层析成像始终是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要执行多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。从方法论角度，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，用于在线网络层析。在以下条件下严格分析了算法的遗憾度：i) 最优分配对估计参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计器具有集中性特性。从应用角度，展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署该算法时的对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，还通过仿真对比现有方法，验证算法在更广泛场景中的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效实施网络层析成像始终是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要执行多组探测实验，例如跨不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。方法论层面，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，该算法能自适应执行网络层析。我们严格分析了算法在以下条件下的遗憾度：i) 最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计量满足集中性特性。应用层面，展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署所提算法时的对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，还通过仿真对比现有方法，验证算法在更广泛场景中的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：如何高效执行网络层析成像（network tomography）是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要实施多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。从方法论角度，提出一种基于最优实验设计和最大似然估计原理的动态探针分配算法，用于在线网络层析。在以下条件下严格分析算法遗憾度：i) 最优分配对估计参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计器满足集中性。从应用角度，展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署该算法时的对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，还通过仿真对比现有方法，验证算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效执行网络层析成像（network tomography）是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要实施多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播和组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。从方法论角度，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，用于在线网络层析。在以下条件下严格分析算法遗憾度：i) 最优分配对估计参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计器满足集中性。从应用角度，展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署该算法时的对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，还通过仿真对比现有方法，验证算法在更广泛场景中的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效执行网络层析成像是网络管理和监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要实施多组探测实验，例如跨不同路径或采用不同传输方式（包括单播和组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。从方法论角度，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，用于自适应执行网络层析。在以下条件下严格分析算法遗憾度：i) 最优分配方案关于待估参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计量满足集中性特性。从应用角度，展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署所提算法时的对应遗憾度。除这两个具理论保证的案例外，还通过仿真对比现有方法，验证算法在更广泛场景下的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：如何高效执行网络层析成像（network tomography）是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需要实施多组探测实验，例如通过不同路径或采用不同传输方式（包括单播和组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。从方法论角度，提出一种基于最优实验设计和最大似然估计原理的动态探测分配算法，用于在线网络层析。在以下条件下严格分析算法遗憾度：i) 最优分配对估计参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计器满足集中性。从应用角度，展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署该算法时的对应遗憾度。除这两个理论验证案例外，还通过仿真对比现有方法，证明算法在更广泛场景中的有效性。
摘要
- 原文标题：Online Experimental Design for Network Tomography
- 中文标题：网络断层扫描的在线实验设计
- 发布日期：2025-04-30 11:48:49+00:00
- 作者：Xuchuang Wang, Yu-Zhen Janice Chen, Matheus Guedes de Andrade, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Ting He, Don Towsley
- 分类：cs.NI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.21549v1
中文摘要：摘要：如何高效实施网络层析成像（network tomography）是网络管理与监控领域的核心问题。网络层析任务通常需执行多组探测实验，例如跨不同路径或采用不同传输方式（包括单播与组播）。我们研究如何通过在线序贯决策优化网络层析过程。方法论层面，提出一种基于最优实验设计原则和极大似然估计的动态探针分配算法，用于在线网络层析。在以下条件下严格分析算法遗憾度：i) 最优分配对估计参数满足Lipschitz连续性；ii) 参数估计器满足集中性。应用层面展示两个案例研究：a) 经典分组交换丢包网络；b) 量子比特翻转网络。证明两种场景均满足理论条件，并给出部署该算法时的对应遗憾度。除理论保障案例外，还通过仿真对比现有方法，验证算法在更广泛场景下的有效性。