The graph model checking problem consists in testing whether an input graph satisfies a given logical formula. In this paper, we study this problem in a distributed setting, namely local certification. The goal is to assign labels to the nodes of a network to certify that some given property is satisfied, in such a way that the labels can be checked locally. We first investigate which properties can be locally certified with small certificates. Not surprisingly, this is almost never the case, except for not very expressive logic fragments. Following the steps of Courcelle-Grohe, we then look for meta-theorems explaining what happens when we parameterize the problem by some standard measures of how simple the graph classes are. In that direction, our main result states that any MSO formula can be locally certified on graphs with bounded treedepth with a logarithmic number of bits per node, which is the golden standard in certification.


翻译:图形模型检查问题在于测试输入图是否符合给定的逻辑公式。 在本文中, 我们在一个分布式设置中研究这个问题, 即本地认证。 目标是为网络的节点指定标签, 以证明某些特定属性已经满足, 这样标签就可以在本地检查 。 我们首先调查哪些属性可以用小证书在当地认证 。 毫不奇怪, 除了不非常清晰的逻辑碎片, 这几乎从来没有发生过 。 按照Courcelle- Grohe 的步骤, 我们然后寻找元理论来解释当我们通过一些标准测量图形分类的简单度来标定问题时会发生什么结果 。 在这个方向, 我们的主要结果显示, 任何 MSO 公式都可以在有条形深度的图形上用每个节点的对数进行本地认证, 这是认证的黄金标准 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
36+阅读 · 2021年7月17日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
48+阅读 · 2020年7月4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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员