TCP is competitive against a limited adversary
Notice bibliographique
Résumé
The well-known Transport Control Protocol (TCP) is a crucial component of the TCP/IP architecture on which the Internet is built, and is a de facto standard for reliable communication on the Internet. At the heart of the TCP protocol is its congestion control algorithm. While most practitioners believe that TCP congestion control algorithm performs very well, a complete analysis of the congestion control algorithm is yet to be done. A lot of effort has, therefore, gone into the evaluation of different performance metrics like throughput and average latency under TCP. In this paper, we approach the problem from a different perspective and use the the competitive analysis framework to provide some answers to the question “how good is the TCP/IP congestion control algorithm? ” First, we prove that for networks with a single bottleneck (or point of congestion), TCP is competitive to the optimal centralized (global) algorithm in minimizing the user-perceived latency or flow time of the sessions, provided we limit the adversary by giving it strictly less resources than TCP. Specifically, we show that with O(1) times as much bandwidth and O(1) extra time per job, TCP is O(1)-competitive against an optimal global algorithm. We motivate the need for allowing TCP to have extra resources by observing that existing lower bounds for nonclairvoyant scheduling algorithms imply that no online, distributed, non-clairvoyant algorithm can be competitive with an optimal offline algorithm if both algorithms were given the same resources. Second, we show that TCP is fair by proving that it converges quickly to allocations where every session gets its fair share of network bandwidth. 1
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».