On the Time and Space Complexity of ABA Prevention and Detection
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the time and space complexity of detecting and preventing ABAs in shared memory algorithms for systems with n processes and bounded base objects. To that end, we define ABA-detecting registers, which are similar to normal read/write registers, except that they allow a process q to detect with a read operation, whether some process wrote the register since q's last read. ABA-detecting registers can be implemented trivially from a single unbounded register, but we show that they have a high complexity if base objects are bounded: An obstruction-free implementation of an ABA-detecting single bit register cannot be implemented from fewer than n-1 bounded registers. Moreover, bounded CAS objects (or more generally, conditional read-modify-write primitives) offer little help to implement ABA-detecting single bit registers: We prove a linear time-space tradeoff for such implementations. We show that the same time-space tradeoff holds for implementations of single bit LL/SC primitives from bounded writable CAS objects. This proves that the implementations of LL/SC/VL by Anderson and Moir (1995) as well as Jayanti and Petrovic (2003) are optimal. We complement our lower bounds with tight upper bounds: We give an implementation of ABA-detecting registers from n+1 bounded registers, which has step complexity O(1). We also show that (bounded) LL/SC/VL can be implemented from a single bounded CAS object and with O(n) step complexity. Both upper bounds are asymptotically optimal with respect to their time-space product.
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 | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».