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Enregistrement W7110184166 · doi:10.4230/lipics.disc.2025.58

Brief Announcement: Optimal-Length Labeling Schemes for Fast Deterministic Communication in Radio Networks

2025· article· en· W7110184166 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComplexity and Algorithms in Graphs
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec en Outaouais
Mots-clésBroadcasting (networking)Node (physics)GossipConstant (computer programming)Radio networksScheme (mathematics)Asymptotically optimal algorithmRadio broadcasting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider two fundamental communication tasks in arbitrary radio networks: broadcasting (information from one source has to reach all nodes) and gossiping (every node has a message and all messages have to reach all nodes). Nodes are assigned labels that are (not necessarily different) binary strings. Each node knows its own label and can use it as a parameter in the same deterministic algorithm. The length of a labeling scheme is the largest length of a label. The goal is to find labeling schemes of asymptotically optimal length for the above tasks, and to design fast deterministic distributed algorithms for each of them, using labels of optimal length. Our main result concerns broadcasting. We show the existence of a labeling scheme of constant length that supports broadcasting in time O(D+log² n), where D is the diameter of the network and n is the number of nodes. This broadcasting time is an improvement over the best currently known O(Dlog n + log² n) time of broadcasting with constant-length labels, due to Ellen and Gilbert (SPAA 2020). It also matches the optimal broadcasting time in radio networks of known topology. Hence, we show that appropriately chosen node labels of constant length permit to achieve, in a distributed way, the optimal centralized broadcasting time. This is, perhaps, the most surprising finding of this paper. We are able to obtain our result thanks to a novel methodological tool of propagating information in radio networks, that we call a 2-height respecting tree. Next, we apply our broadcasting algorithm to solve the gossiping problem. We get a gossiping algorithm working in time O(D + Δlog n + log² n), using a labeling scheme of optimal length O(log Δ), where Δ is the maximum degree. Our time is the same as the best known gossiping time in radio networks of known topology.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle