In undirected multiple-unicast networks, where independent messages are sent between specified source--destination pairs, network coding allows intermediate nodes to combine messages, whereas fractional routing splits and forwards individual messages along paths without mixing them. Proposed in 2004 by Li and Li and independently by Harvey, Kleinberg, and Lehman, the multiple-unicast conjecture---a central conjecture in network coding with deep connections to computational complexity---asserts that network coding and fractional routing have the same achievable rate region. We construct a counterexample refuting this conjecture and use it to reduce block transfers in external-memory data rearrangement, thereby accelerating external-memory integer sorting and answering in the affirmative the longstanding question of Aggarwal and Vitter (1988) on whether integer operations can beat the comparison-sorting input/output (I/O) bound. Specifically, we give a deterministic sorting algorithm: for $N$ integers of $Θ(\log N)$ bits, a memory holding $M$ integers, and block transfers of $B$ integers, where $2B\le M\le N$, the number of block transfers is \[ O\!\left(\frac{N}{B}\left[1+ \frac{\log N}{(\log(M/B))^{1-\varepsilon}(\log M)^\varepsilon} \right]\right), \] where $\varepsilon=1.5\times10^{-5}$ is an absolute constant. This bound asymptotically improves on the classical $Θ\!\left(\frac{N}{B}\left[1+ \frac{\log(N/M)}{\log(M/B)}\right]\right)$ comparison-sorting bound in certain parameter regimes. Under the external-memory model specified in this paper, we have formally verified the algorithm's correctness and I/O complexity bound in Lean~4.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
论文浅尝 | 基于Universal Schema与Memory Network的知识+文本问答
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
论文 | 基于RNN的在线多目标跟踪
七月在线实验室
31+阅读 · 2017年12月27日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
[深度学习] AlexNet,GoogLeNet,VGG,ResNet简化版
机器学习和数学
20+阅读 · 2017年10月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
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
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 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 11月5日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
11+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
4+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
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
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 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员