We study the problem of erasure correction (node repair) for regenerating codes defined on graphs wherein the cost of transmitting the information to the failed node depends on the graphical distance from this node to the helper vertices of the graph. The information passed to the failed node from the helpers traverses several vertices of the graph, and savings in communication complexity can be attained if the intermediate vertices process the information rather than simply relaying it toward the failed node. We derive simple information-theoretic bounds on the amount of information communicated between the nodes in the course of the repair. Next we show that Minimum Storage Regenerating (MSR) codes can be modified to perform the intermediate processing, thereby attaining the lower bound on the information exchange on the graph. We also consider node repair when the underlying graph is random, deriving conditions on the parameters that support recovery of the failed node with communication complexity smaller than required by the simple relaying.


翻译:我们研究了图上定义的再生成代码的去除(节点修补)问题,图中将信息传送到失败节点的成本取决于从此节点到图的助手顶点的图形距离。从帮助者跨过图面的几个顶点传递到失败节点的信息,如果中间顶点处理信息,而不是简单地向失败节点传递信息,通信复杂性的节省是可以实现的。我们从修复过程中节点之间传递信息的数量中获取简单的信息理论界限。接下来我们显示,最小存储再生成代码可以修改来进行中间处理,从而达到图上信息交换的下限。我们还考虑当基本图形是随机的时进行无线修补,根据支持恢复失败节点的参数,产生比简单的中继要求的通信复杂性小得多的条件。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2020年8月2日
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
152+阅读 · 2020年5月26日
简明扼要!Python教程手册,206页pdf
专知会员服务
46+阅读 · 2020年3月24日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+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
【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
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
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月14日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+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
【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
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
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员