Полудуплексная коммуникационная сложность с противником может быть меньше классической коммуникационной сложности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Полудуплексная коммуникационная сложность с противником определена в работе [2]. Полудуплексные коммуникационные протоколы обобщают классические протоколы, определенные Эндрю Яо в [11]. До сих пор было неизвестным, различаются ли коммуникационные сложности, определяемые этими моделями. В настоящей работе дается ответ на этот вопрос: приведен пример функции, для которой полудуплексная коммуникационная сложность с противником строго меньше классической коммуникационной сложности. Библиография: 11 названий.

Об авторах

Николай Константинович Верещагин

Механико-математический факультет, Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова; Факультет компьютерных наук,Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Москва

Email: nikolay.vereshchagin@math.msu.ru; nikolay.vereshchagin@gmail.com

Михаил Владимирович Дектярёв

Механико-математический факультет, Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

Email: mikhail.dektiarev@gmail.com

Список литературы

  1. Y. Dementiev, A. Ignatiev, V. Sidelnik, A. Smal, M. Ushakov, “New bounds on the half-duplex communication complexity”, SOFSEM 2021: theory and practice of computer science, Lecture Notes in Comput. Sci., 12607, Springer, Cham, 2021, 233–248
  2. K. Hoover, R. Impagliazzo, I. Mihajlin, A. V. Smal, “Half-duplex communication complexity”, 29th international symposium on algorithms and computation (ISAAC 2018), LIPIcs. Leibniz Int. Proc. Inform., 123, Schloss Dagstuhl. Leibniz-Zentrum für Informatik, Wadern, 2018, 10, 12 pp.
  3. M. Karchmer, A. Wigderson, “Monotone circuits for connectivity require super-logarithmic depth”, STOC {'}88: Proceedings of the 20th annual ACM symposium on theory of computing (Chicago, IL, 1988), ACM, New York, 1988, 539–550
  4. A. Ignatiev, I. Mihajlin, A. Smal, “Super-cubic lower bound for generalized Karchmer–Wigderson games”, 33rd international symposium on algorithms and computation (ISAAC 2022), LIPIcs. Leibniz Int. Proc. Inform., 248, Schloss Dagstuhl. Leibniz-Zentrum für Informatik, Wadern, 2022, 66, 18 pp.
  5. Hao Wu, An improved composition theorem of a universal relation and most functions via effective restriction
  6. O. Meir, “Toward better depth lower bounds: two results on the multiplexor relation”, Comput. Complex., 29:1 (2020), 4, 25 pp.
  7. O. Meir, Toward better depth lower bounds: a KRW-like theorem for strong composition
  8. A. Nolin, Communication complexity: large output functions, partition bounds, and quantum nonlocality, Ph.D. thesis, Univ. Paris, 2020, 140 pp.
  9. E. Kushilevitz, N. Nisan, Communication complexity, Reprint of 1997 original, Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2006, xiv+189 pp.
  10. А. В. Смаль, Доказательство нижних оценок на размер формул для булевых функций методами коммуникационной сложности, Дисс. … канд. физ.-матем. наук, ПОМИ РАН, СПб., 2022, 114 с.
  11. A. C.-C. Yao, “Some complexity questions related to distributive computing (Preliminary report)”, STOC{'}79: Proceedings of the eleventh annual ACM symposium on theory of computing (Atlanta, GA, 1979), ACM, New York, 1979, 209–213

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Верещагин Н.К., Дектярёв М.В., 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».