The Herman Protocol Conjecture states that the expected time $\mathbb{E}(\mathbf{T})$ of Herman's self-stabilizing algorithm in a system consisting of $N$ identical processes organized in a ring holding several tokens is at most $\frac{4}{27}N^{2}$. We prove the conjecture in its standard unbiased and also in a biased form for discrete processes, and extend the result to further variants where the tokens move via certain L\'evy processes. Moreover, we derive a bound on the expected value of $\mathbb{E}(\alpha^{\mathbf{T}})$ for all $1\leq \alpha\leq (1-\varepsilon)^{-1}$ with a specific $\varepsilon>0$. Subject to the correctness of an optimization result that can be demonstrated empirically, all these estimations attain their maximum on the initial state with three tokens distributed equidistantly on the ring of $N$ processes. Such a relation is the symptom of the fact that both $\mathbb{E}(\mathbf{T})$ and $\mathbb{E}(\alpha^{\mathbf{T}})$ are weighted sums of the probabilities $\mathbb{P}(\mathbf{T}\geq t)$.


翻译:Herman 协议的洞测显示, Herman 在由美元相同的进程组成的系统中, 由持有数个符号的环状系统中, 由美元组成的一个系统, 赫曼的自我稳定算法的预期值 $mathb{{E} (mathbf{T}) $ 。 我们用一个特定的 $\ frac{4\\\\ 27}\\\\\\\\\\\\ 美元来证明其标准无偏差的推测值, 并且对离散进程也有偏差的形式, 并将结果扩展到通过某些 L\ 进程移动标牌的更多变体中。 此外, 我们从一个由$mathb{Eleqq\\ b} 等值组成的系统中, 以 $xxxb} tmath_\\ b===ab===xxxxxxxxxx======xxxxxxxx====xxxxxxxx=xxxxxxxxxxxx==xxxxxxxxx=xxxxxxxxx=xxxxxxxxxxxxxxxxxx===xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx=====xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+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
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015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
0+阅读 · 2011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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月31日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015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
0+阅读 · 2011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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员