Implementers can use various heuris

Implementers can use various heuristics for quantifying gradient. During the initial propagation of an interest from the sink to the sources, all gradients (i.e., their rates) have the same value. In Figure 20.5, when the sink disseminates the interest, all links have a gradient with rate 1. When node 6 discovers that link (8,6) provides the desired data with a lower delay, it increases the gradient of that link to a higher value. Thereafter, node 3 discovers that the data arrive through link (6,3) with a lower delay compared to the other links incident on it. So, it increases the gradient of link (6,3). In this process, eventually links (3,4), (4,2), and (2,0) are reinforced. New paths transmitting high-quality data get spontaneously reinforced, and poor-quality paths automatically drop out from the scene.
That directed diffusion consumes less energy compared to flooding is no surprise. Intanagonwiwat et al. [IGE+02] reports that it also consumes less energy compared to omniscient multicast.

Результаты (русский) 2:

Implementers могут использовать различные эвристики для количественной оценки градиента. В ходе первоначального распространения интереса от раковины к источникам, все градиенты (т.е., их ставки) имеют одинаковое значение. На рисунке 20.5, когда раковина распространяет интерес, все ссылки имеют градиент со скоростью 1. Когда узел 6 обнаруживает , что связь (8,6) обеспечивает нужные данные с более низкой задержкой, что увеличивает градиент этой связи на более высокий стоимость. После этого узел 3 обнаруживает , что данные прибывают через линии связи (6,3) с более низкой задержкой по сравнению с другими звеньями , падающего на него. Таким образом, это увеличивает градиент линии связи (6,3). В этом процессе, в конце концов связывает (3,4), (4,2) и (2,0) армированы. Новые пути , передающие данные высокого качества получают спонтанно армированные, и пути некачественные автоматически выпадают из сцены.
Это направлено диффузия потребляет меньше энергии по сравнению с затопление не удивительно. Intanagonwiwat и др. [IGE + 02] сообщает , что она также потребляет меньше энергии по сравнению с всезнающего многоадресной рассылки.

Результаты (русский) 3:

пользователи могут использовать различные алгоритмы для количественной оценки уклоном.в ходе первоначального распространения интерес из - под крана к источникам, все градиенты (например, их ставки) имеют одинаковое значение.на 20,5, когда раковина распространяет интерес всех связей уклоном со ставкой 1.когда узел 6 обнаруживает, что связь (8,6) обеспечивает необходимые данные с более низким задержки, это повышает градиента, что связь с более высокой стоимости.после этого узла 3 обнаруживает, что данные поступают через ссылку (6,3) с меньшей задержкой по сравнению с другими связывает инцидент на нем.так, это повышает градиента связь (6,3).в этом процессе, в конечном итоге связей (3,4), (4,2), и (2,0) усиливается.новые пути передачи высококачественных данных не спонтанно, укрепили, и низкое качество дорожки автоматически бросить со сцены.что в распространении потребляет меньше энергии по сравнению с наводнения не является сюрпризом.intanagonwiwat et al.[мгэ + 02] сообщила, что она также потребляет меньше энергии по сравнению с multicast - всеведущий.