Notice bibliographique
Résumé
We construct and analyze a fast broadcasting algorithm working in the presence of Byzantine component faults. Such faults are particularly difficult to deal with, as faulty components may behave arbitrarily (even maliciously) as transmitters, by either blocking, rerouting, or altering transmitted messages in a way most detrimental to the broadcasting process. We assume that links and nodes of a communication network are subject to Byzantine failures, and that faults are distributed randomly and independently, with link failure probability p and node failure probability q, these parameters being constant and satisfying the inequality (1 - p) 2 (1 - q) > 1/2. A broadcasting algorithm, working in an n-node network, is called almost safe if the probability of its correctness is at least 1 - 1/n, for sufficiently large n. Thus the robustness of the algorithm grows with the size of the network. Our main result is the design and analysis of an almost safe broadcasting algorithm working in time O( log 2 n) and using O(n log n) messages in n-node networks. Under a stronger assumption on failure probability parameters, namely (1 - p) 2 (1 - q) 2 > 1/2, our algorithm can be modified to work in time O( log 2 n/ log log n), also using O(n log n) messages. The novelty of our algorithm is that it can cope with the most difficult type of faults, potentially affecting all components of the network (both its links and nodes), and that it is simultaneously robust and efficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».