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阿图尔·祖马;彼得·戴维斯·佩克;梅拉夫·帕特

低空间大规模并行计算中的组件稳定性。 （英语） Zbl 07829170号

分布计算。 37，编号1，35-64（2024）.
摘要：在本文中，我们研究了组件稳定算法在低空间模型中的功能和局限性大规模并行计算(MPC公司). 最近，Ghaffari、Kuhn和Uitto（FOCS 2019）推出了组件稳定低空间MPC算法，非正式地说，这些算法要求不同连接组件中的节点报告的输出是独立的。引入这个非常自然的概念是为了捕获迄今为止大多数（如果不是全部）已知的高效MPC算法，它是第一类可以显示非平凡条件下界的MPC算法。本文改进了组件稳定算法的框架，并研究了其对随机确定性低空间MPC复杂度的影响。我们的主要贡献包括：1。我们修订并正式确定了加法里、库恩和尤伊托的解禁方法。这需要对部件稳定性的概念进行非常微妙的修正，这使我们能够填补先前论点中的空白。2.我们还扩展了该框架，以获得确定性算法的条件下界和依赖于最大度的细粒度下界。3.我们演示了一组自然图问题，其中确定性组件-不稳定算法打破了组件-稳定算法获得的条件下限。这意味着，在确定性算法的上下文中，组件稳定算法在条件上比组件稳定算法弱。4.我们还表明，对组件稳定算法的限制对随机化设置有影响。我们提出了一个自然问题，该问题可以通过组件不稳定MPC算法在（O（1））轮内解决，但任何组件稳定算法都需要（Omega（\log\log^\astn）轮，条件是连通性猜想。总之，我们的结果表明，至少在某些情况下，组件稳定性可能会限制低空间MPC模型的计算能力，为改进上界铺平道路，从而摆脱Ghaffari、Kuhn和Uitto的条件下界设置。

MSC公司：

64岁以下 分布式系统
68宽15 分布式算法

关键词：

部件稳定性;大规模并行计算;下限

软件：

德莱德;MapReduce;Hadoop公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Czumaj}等人，《分布计算》。37，编号1，35--64（2024；Zbl 07829170）
全文： 内政部
OA许可证

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