Common definitions of the "standard" LOCAL model tend to be sloppy and even self-contradictory on one point: do the nodes update their state using an arbitrary function or a computable function? So far, this distinction has been safe to neglect, since problems where it matters seem contrived and quite different from e.g. typical local graph problems studied in this context. We show that this question matters even for locally checkable labeling problems (LCLs), perhaps the most widely studied family of problems in the context of the LOCAL model. Furthermore, we show that assumptions about computability are directly connected to another aspect already recognized as highly relevant: whether we have any knowledge of $n$, the size of the graph. Concretely, we show that there is an LCL problem $Π$ with the following properties: 1. $Π$ can be solved in $O(\log n)$ rounds if the \textsf{LOCAL} model is uncomputable. 2. $Π$ can be solved in $O(\log n)$ rounds in the computable model if we know any upper bound on $n$. 3. $Π$ requires $Ω(\sqrt{n})$ rounds in the computable model if we do not know anything about $n$. We also show that the connection between computability and knowledge of $n$ holds in general: for any LCL problem $Π$, if you have any bound on $n$, then $Π$ has the same round complexity in the computable and uncomputable models.


翻译:关于“标准”LOCAL模型的常见定义往往较为随意,甚至在某一点上自相矛盾:节点是使用任意函数还是可计算函数来更新其状态?迄今为止,这种区分一直被安全地忽略,因为受其影响的问题似乎显得刻意构造,且与此背景下研究的典型局部图问题(例如)截然不同。我们证明,即使对于局部可检查标记问题(LCLs)——或许是LOCAL模型背景下研究最广泛的问题族——这一问题也至关重要。此外,我们证明关于可计算性的假设直接关联到另一个已被认为高度相关的方面:我们是否对图的大小$n$有任何了解。具体而言,我们证明存在一个LCL问题$Π$,其具有以下性质:1. 如果\textsf{LOCAL}模型是不可计算的,则$Π$可在$O(\log n)$轮内求解。2. 在可计算模型中,如果我们知道$n$的任何上界,则$Π$可在$O(\log n)$轮内求解。3. 在可计算模型中,如果我们对$n$一无所知,则$Π$需要$Ω(\sqrt{n})$轮。我们还证明,可计算性与对$n$的了解之间的关联在一般情况下成立:对于任何LCL问题$Π$,如果你对$n$有任何界限,则$Π$在可计算和不可计算模型中具有相同的轮复杂度。

0
下载
关闭预览

相关内容

大语言模型时代的城市计算
专知会员服务
21+阅读 · 2025年4月4日
【牛津大学博士论文】可微分编程的结构基础,176页pdf
专知会员服务
26+阅读 · 2023年8月20日
专知会员服务
66+阅读 · 2020年9月24日
综述:军事应用中使用的一些重要算法
专知
13+阅读 · 2022年7月3日
【边缘计算】边缘计算面临的问题
产业智能官
17+阅读 · 2019年5月31日
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
40+阅读 · 2019年4月27日
使用 Canal 实现数据异构
性能与架构
20+阅读 · 2019年3月4日
边缘计算(一)——边缘计算的兴起
大数据和云计算技术
12+阅读 · 2018年12月25日
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月25日
Arxiv
0+阅读 · 2月16日
VIP会员
最新内容
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:03
《高超音速武器:一项再度兴起的技术》120页slides
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:08
澳大利亚发布《国防战略(2026年)》
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:42
【CMU博士论文】迈向基于基础先验的 4D 感知研究
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:46
全球高超音速武器最新发展趋势
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:17
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员