Random K-out graphs, denoted $\mathbb{H}(n;K)$, are generated by each of the $n$ nodes drawing $K$ out-edges towards $K$ distinct nodes selected uniformly at random, and then ignoring the orientation of the arcs. Recently, random K-out graphs have been used in applications as diverse as random (pairwise) key predistribution in ad-hoc networks, anonymous message routing in crypto-currency networks, and differentially-private federated averaging. In many applications, connectivity of the random K-out graph when some of its nodes are dishonest, have failed, or have been captured is of practical interest. We provide a comprehensive set of results on the connectivity and giant component size of $\mathbb{H}(n;K_n,\gamma_n)$, i.e., random K-out graph when $\gamma_n$ of its nodes, selected uniformly at random, are deleted. First, we derive conditions for $K_n$ and $n$ that ensure, with high probability (whp), the connectivity of the remaining graph when the number of deleted nodes is $\gamma_n=\Omega(n)$ and $\gamma_n=o(n)$, respectively. Next, we derive conditions for $\mathbb{H}(n;K_n,\gamma_n)$ to have a giant component, i.e., a connected subgraph with $\Omega(n)$ nodes, whp. This is also done for different scalings of $\gamma_n$ and upper bounds are provided for the number of nodes outside the giant component. Simulation results are presented to validate the usefulness of the results in the finite node regime.


翻译:随机 K-out 图形, 意指 $\ mathb{H} (n; k), 由每个 $n 的节点生成, 向 $K 任意选择的 美元不同节点, 并忽略弧的方向 。 最近, 随机 K- out 图形在随机( pairwise) 键预分发的应用程序中被使用, 匿名信息在加密货币网络中的传输路径, 以及差异- 私联平均 。 在许多应用程序中, 随机 K- 退出 图形的连接性, 当它的一些节点不诚实、 失败或被捕获时, 都与 $K 美元不同的节点, 我们提供了一套关于 $mathb{H} (n; k_ nn, gamma_ nn) 的连接性和巨大组件大小。 例如, 随机删除了 K- comm_ n_ n_ 美元, 将显示 美元 的值与 $n_ 美元 的连接性。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
123+阅读 · 2020年11月20日
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
152+阅读 · 2020年5月26日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月21日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Pointer Graph Networks
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月11日
Arxiv
3+阅读 · 2020年4月29日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员