In this paper, we continue a line of work on obtaining succinct population protocols for Presburger-definable predicates. More specifically, we focus on threshold predicates. These are predicates of the form $n\ge d$, where $n$ is a free variable and $d$ is a constant. For every $d$, we establish a 1-aware population protocol for this predicate with $\log_2 d + \min\{e, z\} + O(1)$ states, where $e$ (resp., $z$) is the number of $1$'s (resp., $0$'s) in the binary representation of $d$ (resp., $d - 1$). This improves upon an upper bound $4\log_2 d + O(1)$ due to Blondin et al. We also show that any 1-aware protocol for our problem must have at least $\log_2(d)$ states. This improves upon a lower bound $\log_3 d$ due to Blondin et al.


翻译:在本文中,我们继续一项工作,为Presburger可确定的上游获得简明的人口协议。更具体地说,我们侧重于临界的上游。这些是以美元为单位的上游,美元是一个免费的变量,美元是固定的。对于每美元,我们为这一上游建立一个以美元为单位的人口协议,1美元为单位的人口协议,以美元为单位(log_2 d + min ⁇ e,z ⁇ + O(1) $),以美元为单位(resp., z美元)为单位,以美元为单位,以美元为单位(resp., $0美元)为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位(resp., $- 1美元)为单位。由于Blondin等人等公司,4美元+ O(1)美元为单位的上限为4\log_2 d + O(1)美元。我们还表明,关于我们问题的任何1美元协议必须至少有1美元(log_2(d)美元为单位。由于Brondin等人公司等公司而受约束较少的美元为单位,这一数额增加。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
17篇知识图谱Knowledge Graphs论文 @AAAI2020
专知会员服务
168+阅读 · 2020年2月13日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
LibRec 精选:近期15篇推荐系统论文
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2019年3月5日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4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
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月20日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
LibRec 精选:近期15篇推荐系统论文
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2019年3月5日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4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
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员