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Graph Filter: Enabling Efficient Topology Calibration

机译:图形过滤器:启用高效的拓扑校准

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摘要

problem. In this paper, we design the graph filter, a novel space-efficient data structure to record not only the node set but also the link set of any given topology. Accordingly, given two topologies we aim to represent them via two respective graph filters, and thereafter deduce those different links in an invertible manner. To this end, we design three essential operations for graph filter, i.e., encoding, subtracting and decoding. Although such operations are sufficient to solve the topology calibration problem, two challenging issues still remain open. First, the
机译:问题。在本文中,我们设计了图过滤器,这是一种新颖的节省空间的数据结构,不仅可以记录节点集,还可以记录任何给定拓扑的链接集。因此,给定两个拓扑,我们旨在通过两个各自的图过滤器来表示它们,然后以可逆的方式推导那些不同的链接。为此,我们为图形滤波器设计了三个基本操作,即编码,减法和解码。尽管这样的操作足以解决拓扑结构校准问题,但仍然存在两个具有挑战性的问题。首先,

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