Consensus is one of the most fundamental problems in distributed computing. This paper studies the consensus problem in a synchronous dynamic directed network, in which communication is controlled by an oblivious message adversary. The question when consensus is possible in this model has already been studied thoroughly in the literature from a combinatorial perspective, and is known to be challenging. This paper presents a topological perspective on consensus solvability under oblivious message adversaries, which provides interesting new insights. Our main contribution is a topological characterization of consensus solvability, which also leads to explicit decision procedures. Our approach is based on the novel notion of a communication pseudosphere, which can be seen as the message-passing analog of the well-known standard chromatic subdivision for wait-free shared memory systems. We further push the elegance and expressiveness of the "geometric" reasoning enabled by the topological approach by dealing with uninterpreted complexes, which considerably reduce the size of the protocol complex, and by labeling facets with information flow arrows, which give an intuitive meaning to the implicit epistemic status of the faces in a protocol complex.


翻译:共识是分布式计算中最基本的问题之一。本文研究了在一个同步的有向动态网络中的共识问题,在该模型中,通信由无视消息的对手控制。这个问题已经被广泛研究了很久,从组合的角度来看,而非一个拓扑的角度,因此求解仍然具有挑战性。本文提供了一个拓扑角度的方法来刻画无视消息对手下的共识可解性,这也提供了新的洞察。我们的主要贡献是共识可解性的拓扑刻画,同时这也带来了明确的决策过程。我们的方法基于通信拟球面的新概念,可以看作是针对无等待共享内存系统的标准色调细分的消息传递模拟。我们进一步提高了这种“几何”推理方法的优雅性和表达能力,通过处理未解释的复合体,它可以显著地减少协议复杂性的大小,并通过用信息流箭头标记面来给协议复合体中的面提供直观的含义,这给协议复合体中的面隐含的认识状态赋予了直观的含义。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经网络的拓扑结构,TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月15日
【新书】贝叶斯网络进展与新应用,附全书下载
专知会员服务
118+阅读 · 2019年12月9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
103+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13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
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13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
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员