Publication

Deterministic algorithm for the cooperative data exchange problem

Michael Christoph Gastpar
2011
Conference Papers

Résumé

Download Citation Email Print Request Permissions Save to Project In this paper we study the problem of data exchange, where each node in the system has a number of linear combinations of the data packets. Communicating over a public channel, the goal is for all nodes to reconstruct the entire set of the data packets in minimal total number of bits exchanged over the channel. We present a novel divide and conquer based architecture that determines the number of bits each node should transmit. This along with the well known fact, that it is sufficient for the nodes to broadcast linear combinations of their local information, provides a polynomial time deterministic algorithm for reconstructing the entire set of the data packets at all nodes in minimal amount of total communication.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/e1c32ff6-9d3c-49fa-a1f0-bae78428d54e

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Algorithme probabiliste

En algorithmique, un algorithme probabiliste, ou algorithme randomisé, est un algorithme qui utilise une source de hasard. Plus précisément le déroulement de l’algorithme fait appel à des données tirées au hasard. Par exemple à un certain point de l’exécution, on tire un bit 0 ou 1, selon la loi uniforme et si le résultat est 0, on fait une certaine action A et si c'est 1, on fait une autre action. On peut aussi tirer un nombre réel dans l'intervalle [0,1] ou un entier dans un intervalle [i..j].

Nondeterministic algorithm

In computer programming, a nondeterministic algorithm is an algorithm that, even for the same input, can exhibit different behaviors on different runs, as opposed to a deterministic algorithm. There are several ways an algorithm may behave differently from run to run. A concurrent algorithm can perform differently on different runs due to a race condition. A probabilistic algorithm's behaviors depends on a random number generator.

Complexité en temps

En algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.

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