論文の概要: Learning Broadcast Protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14284v2
• Date: Mon, 11 Dec 2023 21:26:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 20:06:07.290294
• Title: Learning Broadcast Protocols
• Title（参考訳）: 放送プロトコルの学習
• Authors: Dana Fisman, Noa Izsak, Swen Jacobs
• Abstract要約: 任意の数のプロセスで分散システムを学習する問題に初めて注目する。 細かな放送プロトコルを考えると、これらは有限カットオフと隠蔽状態のない放送プロトコルである。 試料が十分に完全であれば、微細なBPと一致する試料から正しいBPを推測し、最小の等価BPを推定できる学習アルゴリズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of learning a computational model from examples has been receiving growing attention. For the particularly challenging problem of learning models of distributed systems, existing results are restricted to models with a fixed number of interacting processes. In this work we look for the first time (to the best of our knowledge) at the problem of learning a distributed system with an arbitrary number of processes, assuming only that there exists a cutoff, i.e., a number of processes that is sufficient to produce all observable behaviors. Specifically, we consider fine broadcast protocols, these are broadcast protocols (BPs) with a finite cutoff and no hidden states. We provide a learning algorithm that can infer a correct BP from a sample that is consistent with a fine BP, and a minimal equivalent BP if the sample is sufficiently complete. On the negative side we show that (a) characteristic sets of exponential size are unavoidable, (b) the consistency problem for fine BPs is NP hard, and (c) that fine BPs are not polynomially predictable.
• Abstract（参考訳）: 実例から計算モデルを学習する問題は注目されている。 分散システムの学習モデルにおける特に難しい問題として、既存の結果は一定の数の相互作用プロセスを持つモデルに限定されている。 この作業では、任意の数のプロセスで分散システムを学習する問題、すなわち、すべての観察可能な振る舞いを生み出すのに十分な多数のプロセスが存在することを仮定して、初めて(私たちの知識を最大限に活用するために)検討します。 具体的には、細かなブロードキャストプロトコルを考慮し、これらは有限カットオフと隠蔽状態のないブロードキャストプロトコル(BP)である。 試料が十分に完成すれば、微細なBPと一致する試料から正しいBPを推測し、最小の等価BPを推定できる学習アルゴリズムを提供する。 負の面では、 (a)指数サイズの特性集合は避けられない。 b)微細BPの整合性問題はNP困難であり、 (c)細いBPは多項式的に予測できない。

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