mcad seminario
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Introduzione al problema con esempi
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Introduzione al problema con esempi
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Equivalenza fra modelli con cenni di dimostrazione
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Equivalenza fra modelli con cenni di dimostrazione
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Definizione agreement
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Definizione agreement e Definizione formale problema
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Well-formedness, validity, failure free-termination
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Well-formedness, validity, failure free-termination
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Definizione formale problema
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Teorema 21.2 con dimostrazione -> vedi p 586, dimostrazione in termini degli altri due teoremi
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Teorema 21.2 con dimostrazione
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Algoritmo randomizzato definizione
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Algoritmo randomizzato definizione
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Algoritmo di BenOr
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Algoritmo di BenOr
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Ottimizzazioni per BenOr
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Ottimizzazioni per BenOr
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BIN
anno2/mie/Mcad/ben1983another.pdf
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anno2/mie/Mcad/ben1983another.pdf
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Binary file not shown.
Binary file not shown.
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@ -64,9 +64,27 @@ Se pensiamo che questa decisione casuale ci porta ad una situazione in cui esist
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Torniamo alla situazione iniziale che si puo` ripetere all'infinito senza portare ad una decisione.
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Torniamo alla situazione iniziale che si puo` ripetere all'infinito senza portare ad una decisione.
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# Adversary, Lemma 21.5
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Consideriamo l'iterazione s.
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Un processo non fallimentare mantiene un valore v "buono" se almeno f+1 messaggi del tipo ("first", s, *) contengono lo stesso valore v.
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Ci possono essere al piu` due valori buoni.
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(Se c'e` un solo valore buono v allora in ogni messaggio del tipo ("second", s, *) contiene il valore null o il valore v.)
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(Se se ci sono due valore buoni allora in ogni messaggio del tipo ("second", s, *) contiene il valore null e x viene scelto a caso.)
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Nel caso in cui vi sia un solo valore buono, allora con probabilita` 1/2^n tutti i processi sceglieranno un valore x identico al valore buono.
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Allo stesso modo, nel caso ci fossero due valori buoni, con probabilita` 1/2^n tutti i processi sceglieranno lo stesso valore x.
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(In entrambi i casi i processi avranno lo stesso valore x con probabilita` 1/2^n.)
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Dato che le probabilita` ad ogni iterazione sono indipendenti, possiamo combinarle per ottenere che:
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1 - (probabilita` che almeno un processo non sia d'accordo su ogni iterazione) = 1 - (1 - 1/2^n)^s, ovvero la probabilita` che i processi decidano allo stage s+1.
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Aggiunte:
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Aggiunte:
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Aguilera:
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Aguilera:
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- Nel paper si mostra (in maniera intuitiva) perche` la probabilita` di terminazione e` 1.
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- C'e` una variante dove alla fine della fase 2 viene lanciato un "global coin", ovvero il numero casuale e` lo stesso per tutti i processi che lo richiedono.
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- C'e` una variante dove alla fine della fase 2 viene lanciato un "global coin", ovvero il numero casuale e` lo stesso per tutti i processi che lo richiedono.
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Questo accorcia di molto il tempo di esecuzione del programma a costo di avere n/3 < f < n/2 .
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Questo accorcia di molto il tempo di esecuzione del programma a costo di avere n/3 < f < n/2 .
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- Lo scopo del paper e` di dimostrare che BenOr funzion con n >= 2f (piuttosto che 3f per la Lynch)
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- Lo scopo del paper e` di dimostrare che BenOr funzion con n >= 2f (piuttosto che 3f per la Lynch)
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