Dense Eisenstein--Jacobi (EJ) networks are degree-six algebraic interconnection networks whose finite quotient geometry is naturally represented by a hexagonal axial-coordinate ball. This paper studies non-redundant one-to-all broadcast repair in the dense EJ network generated by $α=(t+1)+tω$, where $t$ is the network diameter. We propose EJ-MOEM, a multi-orientation edge-minimum repair method that evaluates a constant-size family of hexagonal broadcast-tree orientations, selects a fault-aware candidate, contracts the fault-pruned tree into healthy components, and reconnects these components using external component-crossing repair edges. The resulting structure is a rooted spanning tree of the healthy subgraph: every healthy node receives the message exactly once, no faulty node is used, and the original healthy tree components are preserved. We prove that, for a chosen orientation whose fault-pruned component graph is connected, exactly $c-1$ external repair edges are necessary and sufficient, where $c$ is the number of healthy components. We also prove a depth-certificate theorem for EJ coordinate-reduction trees: every one-fault placement admits a repair of depth at most $t+1$, and every two-fault placement admits a repair of depth at most $t+2$. The proof uses the three-strip representation of EJ hexagons, a sector-suffix attachment lemma, a non-adjacent-sector separation lemma, and a six-direction shielding classification for paired cuts. Extended validation includes exhaustive one- and two-fault enumeration for $t=2,\ldots,12,14,16,18$ (up to $N=1027$ and 525,825 two-fault placements at $t=18$), structured theorem-critical tests through $t=30$, and large random tests through $t=200$, all with 100\% success and no violation of the theorem.


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
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
国家自然科学基金
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
最新内容
驱动军事决策变革的顶尖人工智能指挥系统
专知会员服务
7+阅读 · 8月11日
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
10+阅读 · 8月10日
《战争中的大语言模型监管》
专知会员服务
13+阅读 · 8月10日
《边缘计算关键技术分析及美军作战实践应用》
边缘计算的军事应用
专知会员服务
12+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
13+阅读 · 8月8日
相关VIP内容
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员