Consider any locally checkable labeling problem $\Pi$ in rooted regular trees: there is a finite set of labels $\Sigma$, and for each label $x \in \Sigma$ we specify what are permitted label combinations of the children for an internal node of label $x$ (the leaf nodes are unconstrained). This formalism is expressive enough to capture many classic problems studied in distributed computing, including vertex coloring, edge coloring, and maximal independent set. We show that the distributed computational complexity of any such problem $\Pi$ falls in one of the following classes: it is $O(1)$, $\Theta(\log^* n)$, $\Theta(\log n)$, or $n^{\Theta(1)}$ rounds in trees with $n$ nodes (and all of these classes are nonempty). We show that the complexity of any given problem is the same in all four standard models of distributed graph algorithms: deterministic $\mathsf{LOCAL}$, randomized $\mathsf{LOCAL}$, deterministic $\mathsf{CONGEST}$, and randomized $\mathsf{CONGEST}$ model. In particular, we show that randomness does not help in this setting, and the complexity class $\Theta(\log \log n)$ does not exist (while it does exist in the broader setting of general trees). We also show how to systematically determine the complexity class of any such problem $\Pi$, i.e., whether $\Pi$ takes $O(1)$, $\Theta(\log^* n)$, $\Theta(\log n)$, or $n^{\Theta(1)}$ rounds. While the algorithm may take exponential time in the size of the description of $\Pi$, it is nevertheless practical: we provide a freely available implementation of the classifier algorithm, and it is fast enough to classify many problems of interest.


翻译:考虑任何本地检查标签问题 $\ pi 在扎根的常规树中 : 有一套有限的标签 $\ sigma$, 对于每个标签 $x\ in\ sgma$, 我们指定了标签内部节点$x$( 叶节点不受限制) 允许的孩子们标签组合 。 这种形式主义足以反映分布式计算中研究的许多经典问题, 包括顶端颜色、 边缘颜色和最大独立的设置 。 我们显示, 任何这类问题的分布式计算复杂性 $\ pi$ 的分布式复杂度在以下类别之一 : $( ) 美元 、 $( log_ n) 美元、 $( log_ ) 美元、 美元( 美元) 或 美元( 美元) 。 我们显示, 在分布式的图形算法中, 任何问题的复杂性都是一样的 : 确定 $( 美元) = = = = = 美元 ( = = = 美元) 类中的任意 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
82+阅读 · 2020年12月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
word2Vec总结
AINLP
3+阅读 · 2019年11月2日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月23日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
word2Vec总结
AINLP
3+阅读 · 2019年11月2日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员