The contributions of the paper are

The contributions of the paper are given as follows:
We exploit network structure and then develop low-complexity algorithms for large-sized networks with certain structures that can scale up with the number of unknown flows and consider possible measure-ment noise in a convex optimization framework. We provide a systematic mechanism to decompose the network inference problem on a partial routing topology to subproblems, each inferring a subset of unknown flow rate distributions. In addition, we provide a partial inference mechanism than can infer a subset of unknown flow rate distributions of interest. We specify the smaller solution space with reduced complexity for both mechanisms and verify the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลงานของกระดาษจะได้รับเป็นดังนี้:เราใช้ประโยชน์จากโครงสร้างเครือข่าย และพัฒนาอัลกอริทึมซับซ้อนต่ำสำหรับเครือข่ายขนาดใหญ่มีโครงสร้างบางอย่างที่สามารถปรับ ด้วยหมายเลขของข้อสมมติฐานที่ไม่รู้จักทาง และพิจารณาเสียงรบกวนไปได้วัด-ment ในกรอบนูนเพิ่มประสิทธิภาพ แล้ว เรามีกลไกระบบการย่อยสลายปัญหาการอ้างอิงเครือข่ายบนมีบางส่วนผลิตโทโพโลยีเพื่อ subproblems บรรยายแต่ละชุดย่อยของการกระจายที่ไม่รู้จักตัดค่าเสื่อมราคา นอกจากนี้ เรามีกลไกอนุมานบางส่วนกว่าสามารถ infer ชุดย่อยของการกระจายอัตราตัดค่าเสื่อมไม่ทราบน่าสนใจ เราระบุแก้ปัญหาพื้นที่เล็กกับลดความซับซ้อนสำหรับกลไกทั้งสอง และตรวจสอบการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลงานของกระดาษจะได้รับดังนี้
เราใช้ประโยชน์จากโครงสร้างเครือข่ายและพัฒนาอัลกอริทึมต่ำซับซ้อนสำหรับเครือข่ายขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้างบางอย่างที่สามารถไต่ขึ้นกับจำนวน OWS ฟลอริด้าที่ไม่รู้จักและพิจารณาเสียงวัด-ment เป็นไปได้ในการเพิ่มประสิทธิภาพนูน กรอบ. เราให้บริการระบบกลไกในการย่อยสลายปัญหาเครือข่ายการอนุมานบนเส้นทางโครงสร้างบางส่วนให้กับปัญา, อนุมานแต่ละชุดย่อยของฟลอริด้าที่ไม่รู้จักโอ๊ยกระจายอัตรา นอกจากนี้เรายังให้กลไกการอนุมานบางส่วนกว่าสามารถอนุมานย่อยของฟลอริด้าที่ไม่รู้จักโอ๊ยกระจายอัตราดอกเบี้ย เราระบุพื้นที่ขนาดเล็กที่มีวิธีการแก้ปัญหาลดความซับซ้อนสำหรับทั้งกลไกและตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เขียนของกระดาษจะได้รับดังนี้เราใช้ประโยชน์จากโครงสร้างเครือข่ายและพัฒนาต่ำความซับซ้อนขั้นตอนวิธีสำหรับเครือข่ายขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้างบางอย่างที่สามารถปรับขนาดขึ้น ด้วยหมายเลขของ OWS flไม่รู้จัก และ พิจารณาที่สุดวัด ment เสียงในกรอบเพิ่มนูน เรามีกลไกระบบการย่อยสลายการอนุมานปัญหาเครือข่ายในบางส่วนของเส้นทางแบบต้อง subproblems แต่ละระดับย่อยที่ไม่รู้จักflโอ๊ยอัตราการกระจาย . นอกจากนี้ เรายังมีบางส่วนของการอนุมานกลไกมากกว่า สามารถสรุปได้เป็นส่วนหนึ่งของการไม่รู้จักflโอ๊ยอัตราดอกเบี้ย เราระบุขนาดเล็กโซลูชั่นพื้นที่ลดความซับซ้อนทั้งกลไก และตรวจสอบ