]> AND Private Git Repository - desynchronisation-controle.git/blobdiff - IWCMC14/convexity.tex
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
quelques typos
[desynchronisation-controle.git] / IWCMC14 / convexity.tex
index ff4656dcfcad14eca82c7a5283e3ac7f909478b4..de0ddbc0b7936d9d86f990d0045e4ddc3a077861 100644 (file)
@@ -22,7 +22,7 @@ in equation~(\ref{eq:obj2}) by
 + \delta_p\sum_{h \in V }P_{sh}^{\frac{8}{3}}.
 \label{eq:obj2p}
 \end{equation}
 + \delta_p\sum_{h \in V }P_{sh}^{\frac{8}{3}}.
 \label{eq:obj2p}
 \end{equation}
-In this equation we have first introduced new regularisation factors
+In this equation we have first introduced new regularization factors
 (namely $\delta_x$, $\delta_r$, and $\delta_p$)
 instead of the sole $\delta$.  
 This allows to  further separately study the influence of each factor.
 (namely $\delta_x$, $\delta_r$, and $\delta_p$)
 instead of the sole $\delta$.  
 This allows to  further separately study the influence of each factor.
@@ -46,27 +46,27 @@ Provided $p^{5/3}$ is replaced by $P$, we have a quadratic function
 which is strictly convex, for any value of $\lambda_h$ since the discriminant 
 is positive. 
 
 which is strictly convex, for any value of $\lambda_h$ since the discriminant 
 is positive. 
 
-This proposed enhacement has been evaluated as follows:  
-10 tresholds $t$, such that $1E-5 \le t \le 1E-3$, have 
+This proposed enhancement has been evaluated as follows:  
+10 thresholds $t$, such that $1E-5 \le t \le 1E-3$, have 
 been selected and for each of them,  
 10 random configurations have been generated.
 For each one, we store the 
 number of iterations which is sufficient to make the dual 
 been selected and for each of them,  
 10 random configurations have been generated.
 For each one, we store the 
 number of iterations which is sufficient to make the dual 
-function variation smaller than this given treshold with 
+function variation smaller than this given threshold with 
 the two approaches: either the original one ore the
 the two approaches: either the original one ore the
-one which is convex garantee.
+one which is convex guarantee.
 
 The Figure~\ref{Fig:convex} summarizes the average number of convergence 
 
 The Figure~\ref{Fig:convex} summarizes the average number of convergence 
-iterations for each tresholdvalue. As we can see, even if this new 
+iterations for each treshold value. As we can see, even if this new 
 enhanced method introduces new calculus, 
 enhanced method introduces new calculus, 
-it only slows few down the algorithm and garantee the convexity, 
+it only slows few down the algorithm and guarantee the convexity, 
 and thus the convergence.
 and thus the convergence.
-
+Notice that the encoding power has been arbitrarily limited to 10 W.
 \begin{figure*}
 \begin{center}
 \includegraphics[scale=0.5]{convex.png}
 \end{center}
 \begin{figure*}
 \begin{center}
 \includegraphics[scale=0.5]{convex.png}
 \end{center}
-\caption{Original Vs Convex Garantee Approaches}\label{Fig:convex}
+\caption{Original Vs Convex Guarantee Approaches}\label{Fig:convex}
 \end{figure*} 
 
 
 \end{figure*}