Byzantine consensus is a classical problem in distributed computing. Each node in a synchronous system starts with a binary input. The goal is to reach agreement in the presence of Byzantine faulty nodes. We consider the setting where communication between nodes is modelled via a directed hypergraph. In the classical point-to-point communication model, the communication between nodes is modelled as a simple graph where all messages sent on an edge are private between the two endpoints of the edge. This allows a faulty node to equivocate, i.e., lie differently to its different neighbors. Different models have been proposed in the literature that weaken equivocation. In the local broadcast model, every message transmitted by a node is received identically and correctly by all of its neighbors. In the hypergraph model, every message transmitted by a node on a hyperedge is received identically and correctly by all nodes on the hyperedge. Tight network conditions are known for each of the three cases for undirected (hyper)graphs. For the directed models, tight conditions are known for the point-to-point and local broadcast models. In this work, we consider the directed hypergraph model that encompasses all the models above. Each directed hyperedge consists of a single head (sender) and at least one tail (receiver), This models a local multicast channel where messages transmitted by the sender are received identically by all the receivers in the hyperedge. For this model, we identify tight network conditions for consensus. We observe how the directed hypergraph model reduces to each of the three models above under specific conditions. In each case, we relate our network condition to the corresponding known tight conditions. The directed hypergraph model also encompasses other practical network models of interest that have not been explored previously, as elaborated in the paper.


翻译:在分布式计算中, 路边共识是一个经典的问题。 同步系统中的每个节点都以二进制开始。 目标是在拜占庭有缺陷的节点面前达成协议。 我们考虑的是节点之间通过定向高光图进行交流的模型。 在经典点对点通信模式中, 节点之间的通信模拟成一个简单的图表, 边端上发送的所有信息都是私有的。 这使得同步系统中的每个节点节点以二进制开始, 也就是说, 由不同的邻居来决定。 不同的模式在文献中提议了不同的模式。 在本地广播模型中, 节点对节点的每条信息都是通过定向高光线进行模拟的。 在高点对点通信模式中, 节点对点通信的每条信息都是相同的。 高点对点对点通信模式中, 我们所知道的三种不直接( 高频) 最接近的模型都是我们所了解的。 在上方模式中, 最接近的每条点对每条直径网络的运行模式, 将我们所了解的每条直径直达的每条路路, 。 在高端网络中, 运行中, 每条路中, 我们所了解的每条路的每条路路路的每条路路的每条都显示的每条路路路路路都显示的每条路由直向导的每条路标的每条路。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20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
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
1+阅读 · 2021年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月24日
Heterogeneous Graph Transformer
Arxiv
27+阅读 · 2020年3月3日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员