Most distributed computing research has focused on terminating problems like consensus and similar agreement problems. Non-terminating problems have been studied exhaustively in the context of self-stabilizing distributed algorithms, however, which may start from arbitrary initial states and can tolerate arbitrary transient faults. Somehow in-between is the stabilizing consensus problem, where the processes start from a well-defined initial state but do not need to decide irrevocably and need to agree on a common value only eventually. Charron-Bost and Moran studied stabilizing consensus in synchronous dynamic networks controlled by a message adversary. They introduced the simple and elegant class of min-max algorithms, which allow to solve stabilizing consensus under every message adversary that (i) allows at least one process to reach all other processes infinitely often, and (ii) does so within a bounded (but unknown) number of rounds. Moreover, the authors proved that (i) is a necessary condition. The question whether (i) is also sufficient, i.e., whether (ii) is also necessary, was left open. We answer this question by proving that stabilizing consensus is impossible if (ii) is dropped, i.e., even if some process reaches all other processes infinitely often but only within finite time. We accomplish this by introducing a novel class of arbitrarily delayed message adversaries, which also allows us to establish a connection between terminating task solvability under some message adversary to stabilizing task solvability under the corresponding arbitrarily delayed message adversary. Finally, we outline how to extend this relation to terminating task solvability in asynchronous message passing with guaranteed broadcasts, which highlights the asynchronous characteristics induced by arbitrary delays.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
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