带噪声蜂鸣的最优消息传递
分布式、并行与集群计算
2023-03-28 v1
摘要
蜂鸣模型是针对弱设备网络（如传感器网络或生物网络）的模型。在这些网络中，节点仅允许通过发射蜂鸣（一元能量脉冲）进行通信。监听节点仅具有载波侦听能力：它们只能区分蜂鸣的存在或缺失，但接收不到其他信息。噪声蜂鸣模型进一步假设监听节点可能受随机噪声干扰。尽管通信模型极其受限，此类网络仍可执行复杂的分布式任务。本文中，我们提供了在蜂鸣与噪声蜂鸣模型中模拟通用消息传递的最优过程。我们证明，在噪声（或无噪声）蜂鸣模型中，一轮Broadcast CONGEST可于O(Δ log n)轮内模拟，一轮CONGEST可于O(Δ² log n)轮内模拟（其中Δ为网络最大度）。我们还证明了下界，表明任何模拟都无法使用渐近更少的轮数。这使得大量图算法可在蜂鸣模型中高效实现。作为示例，我们给出了一个O(log n)轮的最大匹配Broadcast CONGEST算法，当用我们的方法模拟时，立即推出噪声蜂鸣模型中近最优的O(Δ log² n)轮最大匹配算法。
引用
@article{arxiv.2303.15346,
title = {Optimal Message-Passing with Noisy Beeps},
author = {Peter Davies},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15346},
year = {2023}
}
备注
To appear at PODC 2023